– Starten på en AI-revolusjon innen produktutvikling

Kort oppsummert: Dette var inspirerende! 

Hackathon med temaet «Gjør Tripletex smartere» ble enkelt og greit en stor suksess! 

Over 140 talentfulle personer fra forskjellige avdelinger i Tripletex, hovedsakelig fra produkt og utvikling, men også kollegaer fra salg, support, markedsføring og forretningsutvikling var representert. Vi inviterte også gründeren av en av de mest fremoverlente regnskapskontorene til oss – Arild Rogne fra iRegnskap.

Les også: Slik effektiviserer regnskapsbyrået årsoppgjøret

Dette lærte vi av hackathonet

Hackathonet ga oss innsikt som vi tror vil endre måten vi jobber på for alltid. Her er hovedfunnene:

AI er endelig tilgjengelig for alle

Enkelheten med å bruke LLM-modeller (Large Language Models) gjennom enkle integrasjoner er utrolig. 

Under hackathonet vårt i november var det kun et par prosjekter som brukte AI. 

Denne gangen brukte nesten alle prosjekter Open AI og lignende verktøy. Vi ser også at enkelheten har gått fra dager med forberedelse til bokstavelig talt noen timer med arbeid for å få gode resultater. Teknologieksplosjonen vi opplever nå, vil prege Tripletex og hvordan vi jobber fremover.  

ChatGPT er en game-changer når det gjelder rapportering

Med et API kan du be ChatGPT om å generere rapporter basert på tall i ERP-systemet. Language User Interface (LUI), som vår hackathon-vinner opprettet, gjør dette enda enklere. 

LLM-modellen bruker de velstrukturerte dataene våre og vårt eget API på en veldig interessant og kraftfull måte. Vi trenger ikke engang å dele bedriftsdata med ChatGPT – den finner ut hva den skal be om i API-et og bygger tilpassede rapporter basert på dette. 

Du kan be om rapporter på for eksempel årlig omsetning, bruttomargin eller timebruk. Du kan også be om at ChatGPT legger til sammenligninger fra fjoråret eller en annen periode, og det blir ekstremt kraftig og enkelt å bruke.

Utviklereffektiviteten får en umiddelbar boost med ChatGPT

Co-pilot hjelper våre utviklere med å generere ny kode og restrukturere eldre kode. ChatGPT kan til og med hjelpe ikke-programmerere med å skrive kode for intern bruk. 

Dette vil definitivt påvirke effektiviteten i utviklingsavdelingen, men også i andre avdelinger som bruker lignende verktøy for sin profesjon. Vi så gode eksempler på dette under hackathonet.

ChatGPT er fantastisk for kundestøtte

Med hjelpesenteret og teknisk dokumentasjon integrert, kan det bli en stor ressurs for både sluttbrukere og i API-støttetilfeller. Det er også flott for direkte hjelp når man skriver integrasjon mot oss.

ChatGPT gull verdt for å generere innsikt

ChatGPT er også utmerket for å generere innsikt basert på Snowplow-data eller andre store datasett. Snowplow brukes til å samle inn og analysere data, for å gi brukerinnsikt til mange team og avdelinger i Tripletex. Ved å bruke ChatGPT og Snowplow sammen, har vi innsikt lett tilgjengelig for alle medarbeidere som trenger det.

Muligheter for å fange opp avvik

Vi tror også at ChatGPTs funksjoner for avviksdeteksjon har stort potensiale. Vi tror den kan analysere store datasett og raskt varsle brukere om unormal aktivitet, som uventede utgiftstopper. Vi presenterte hack-konsepter som kunne flagge disse avvikene for regnskapskontorer eller brukere, for eksempel varsle hvis pengebruken øker i visse områder, eller hvis bilag har for liten eller for stor sum. Vi vil futforske dette området mer, og helt sikkert implementere noe rundt dette konseptet eller lignende i nær fremtid.

Inspirerende med brukervennlighet og tilgjengelighet

Vi testet også Dall-E-2 for å generere produktbilder. Det var selvfølgelig morsomt, men ikke veldig nyttig. Men brukervennligheten og tilgjengeligheten til et AI-verktøy er inspirerende og interessant. Vi vil se en skog av verktøy fremover, og helt sikkert ta i bruk noen av disse. Dette vil påvirke oss og forenkle hverdagen til Tripletex-kunder i fremtiden.

AI vil endre måten vi jobber på

Det fulle potensialet til ChatGPT og LLM oppnås når du kobler organisasjonens API og datasett med Open AI. Det er her revolusjonen skjer. 

Vi må selvsagt fortsatt investere i mer basic automatisering og vanlige funksjoner for å hjelpe kundene våre å forenkle hverdagen. 

Vi skal selvsagt fortsette å investere i andre smarte ting også. Vi hadde noen hackathon-prosjekter som fokuserte på mer vanlige funksjoner, som en Apple Watch-app eller integrert IBAN-kalkulator. 

La oss heller ikke glemme å fikse det grunnleggende, som sikkerhet, skalerbarhet, ytelse, grunnleggende funksjoner med gode samarbeidende team. 

Vi ser imidlertid at LLM-baserte verktøy kan brukes til å støtte hverdagsoppgaver på en god måte. 

Vi er i begynnelsen av en utrolig AI-revolusjon, og det vil uten tvil påvirke oss og endre måten vi jobber på!

Vi tror at alle produkt- og utviklingsorganisasjoner må begynne å utforske denne teknologien og finne ut hvordan de kan bruke den i produktet og organisasjonen sin. Hvis du ikke gjør det, vil du umiddelbart begynne å sakke akterut. 

Så hva venter du på? La oss komme i gang!

Les også: Ledelse: Verdier i bunn for god motivasjon