Datadrivna organisationer - Bästa praxis för operationalisering av AI i Sverige

Syfte och mål

Detta projekt syftar till att drastiskt förkorta ledtiden till holistisk, funktionell och skalbar operationalisering av AI i svenska organisationer. Projektet strävar efter att påskynda implementering av AI-lösningar på ett robust, förutsägbart och hållbart sätt i svensk industri och offentlig sektor. Genom att omfamna multidisciplinärt samarbete strävar vi efter att etablera ett holistiskt ramverk av bästa praxis, som omfattar affärsrelevans, modelldesign, styrning, säkerhet, skalbarhet och laglig efterlevnad.

Förväntade effekter och resultat

Projektet kommer generera en teknisk sandlåda för att testa olika lösningar, såväl som projektet att ge white papers, och tillägg till dessa om specifika användningsfall, öppna seminarier och infrastruktur-som-kod-mallar som open source, vilket accelererar det svenska AI-ekosystemet i hur man operationaliserar AI tjänster eller produkter.

Planerat upplägg och genomförande

Projektet drivs genom flera parallella arbetspaket och koordineras av AI Sweden. Projektets parter kommer delta i olika utsträckning baserat på intresse och relevans i olika aktiviteter. Leverantörsparterna bidrar med att etablera en sandlåda för MLops, övriga bidrar med användningsfall och best practices från sina verksamheter. Resultat kommer kontinuerligt att spridas från projektet.