Cloud-teknologier, maskinlæring og generativ AI er blevet mere tilgængeligt og påvirker næsten alle aspekter af vores liv – lige fra at skrive e-mails til at udvikle software og endda opdage kræft på et tidligt stadie. De kommende år vil være præget af en øget demokratisering af adgangen til teknologi og en stigende hastighed i hverdagen — og det hele tager sit afsæt i generativ AI.

Forudsigelse 1: Generativ AI får større kulturel bevidsthed

Hvis generativ AI skal nå ud til et verdensomspændende publikum, bliver modellerne nødt til at opnå den type kulturel sprogkundskab, der kommer instinktivt for mennesker. Derfor har vi brug for store sprogmodeller (LLM’er), trænet på kulturelt mangfoldige data, der vil afspejle en mere nuanceret forståelse af menneskelige oplevelser og komplekse samfundsmæssige udfordringer. I den forbindelse er det værd at huske, at sprog og kultur ikke er det samme. Selvom en model i dag kan udføre en perfekt oversættelse, betyder det ikke, at den har kulturel bevidsthed.

Common Crawl, der er blevet brugt til at træne mange LLM’er, er cirka 46 pct. engelsk, og en endnu større procentdel af indholdet på tværs af sprog har kulturelt set en vestlig bias, især mod USA. I de seneste måneder har flere ikke-vestlige LLM’er dog nuanceret billedet: Jais, trænet på arabisk og engelsk data, Yi-34B, en tosproget kinesisk/engelsk model, og Japanese-large-lm, trænet på omfattende japansk web-indhold. Dette er tegn på, at kulturelt præcise ikke-vestlige modeller vil åbne op for generativ AI for hundredvis af millioner af mennesker over hele kloden.

Forudsigelse 2: FemTech tager endelig fart

Kvinder udgør 50 % af verdens befolkning og står i USA for 80 pct. af beslutningerne om forbrugersundhed. Imidlertid har grundlaget for moderne medicin været domineret af mænd, fordi kvinder i USA blev først inkluderet i kliniske forsøg i 1993, og emner som menstruation og overgangsalder har længe været tabu. 

I gennemsnit har kvinder 50 pct. højere risiko for at få en forkert diagnose efter et hjerteanfald, og kvinder indrapporterer betydeligt flere bivirkninger fra receptpligtig medicin end mænd. Statistikkerne er bekymrende, men heldigvis stiger investeringen i kvinders sundhed (også kaldet FemTech), stærkt hjulpet af cloud-teknologier og større adgang til data.

Hos AWS har vi tæt samarbejde med mange startups med kvindelige ledere, og vi har set væksten i FemTech med egne øjne. Alene det seneste år er finansieringen steget med 197 pct. Med øget adgang til kapital, teknologier som maskinlæring, og enheder designet specifikt til kvinder, står vi på tærsklen til en uset ændring – ikke kun i opfattelsen af kvinders sundhed, men også i, hvordan den administreres. Virksomheder som Tia, Elvie og Embr Labs viser, hvor stort potentialet er ved at udnytte data og lave forudsigende analyse med henblik på mere individualiseret pleje. Denne udvikling vil løfte hele sundhedssystemet og gavne alle, uanset køn.

Forudsigelse 3: AI-assistenter bliver uundværlige i softwareudvikling

I 2021 forudsagde jeg, at generativ AI ville begynde at spille en stor rolle i måden, software blev skrevet på. Jeg hævdede, at det ville styrke udviklernes færdigheder og hjælpe dem med at skrive mere sikker og pålidelig kode

Det er lige netop dét, vi ser nu, i kraft bred adgang til værktøjer og systemer, der kan generere hele funktioner, klasser og tests baseret på prompts i naturligt sprog. I dag kan AI-assistenter overskue komplekse systemer og oversætte en hastigt nedkradset skitse til en komplet kodeskabelon, generere skabeloner fra en kravspecifikation eller anbefale den bedste infrastruktur til din opgave. 

Kommende AI-assistenter vil ikke kun forstå og skrive kode, de vil også være utrættelige samarbejdspartnere og lærere, der altid er klar til at forklare et begreb eller gentage arbejde – uanset hvor mange gange du spørger. Med uendelig tid og ubegrænset tålmodighed vil de støtte alle på teamet og bidrage til alt fra kvalitetstjek af kode til produktstrategi.

Udviklere kan allerede nu slippe for de mest kedelige dele af moderne softwareudvikling: skrivning af enhedstests, standardkode og fejlfinding. Dermed får de frigivet tid til at fokusere på det kreative arbejde, der driver innovation. I de kommende år vil vores ingeniørteams blive mere produktive, udvikle højere kvalitetssystemer og forkorte udgivelsescyklussen for software, når AI-assistenter går fra nyhed til en nødvendighed i hele softwareindustrien.

Forudsigelse 4: Uddannelse vil udvikle sig i takt med teknologien

Jeg kan stadig huske dengang det tog op til fem år at udvikle et stykke software. I dag vil sådan et produkt være håbløst forældet længe inden lanceringen. Imidlertid er de videregående uddannelser inden for tech ikke fulgt med den kraftigt accelererede udviklingstid. Traditionelle videregående uddannelser udfordres på grund af stigende omkostninger og et voksende misforhold mellem akademiske læseplaner og de praktiske færdigheder, der kræves på arbejdsmarkedet. 

Dette gap driver et skifte mod mere praktisk, kompetencebaseret uddannelse, skræddersyet til markedets behov. Virksomheder investerer i stigende grad i egne uddannelsesprogrammer, der fokuserer specifikt på deltagernes færdigheder og imødekommer forskellige karrieretrin. Det ser vi blandt andet hos Amazon, som allerede har uddannet 21 millioner mennesker over hele verden i tekniske færdigheder via programmer som Mechatronics, Robotics Apprenticeship og AWS Cloud Institute.

Selvom traditionel videregående uddannelse stadig har værdi og næppe er i fare for at forsvinde, så kræver teknologiens hæsblæsende udviklingstempo en mere tilpasningsdygtig tilgang til læring. Vedvarende mesterlære og on-the-job-træning, som vi kender det fra elektrikere og tømrere, bliver mere relevant i tech. Udviklingen kræver flere valgmuligheder og tilbud om industri-ledet uddannelse, der matcher moderne virksomheders og teknologisektorers krav.