Evne til å transformere rådata til meningsfull innsikt og bygge prediktive modeller. ### Begrunnelse (Hvorfor) KI er ikke bare en forlengelse av dataanalyse; det er en kapabilitet som muliggjør helt nye måter å jobbe på. Kapabiliteten gir bedre beslutningsgrunnlag ved å analysere komplekse datasett og avdekke innsikter og sammenhenger som er vanskelige for mennesker å oppdage. Dataanalyse og KI kan gi radikal effektivisering ved å automatisere kognitive oppgaver som tidligere krevde menneskelig vurdering. Dette kan frigjøre ressurser fra rutinemessig saksbehandling til mer komplekse og verdifulle oppgaver. Kapabiliteten muliggjør mer intelligente og treffsikre tjenester. KI-modeller kan vurdere et komplekst sett av variabler for å gi innbyggere og virksomheter skreddersydde råd eller proaktive tjenester som er mer treffsikre enn generelle regler. Kapabiliteten øker også innovasjonsevnen. Den kan brukes til å løse problemer som tidligere var vanskelige å håndtere, for eksempel analyse av medisinske bilder, overvåking av miljøendringer via satellittdata eller optimalisering av trafikkflyt i sanntid. ### Hva det innebærer (Omfang) - **Juridisk (Høy vekt):** Etablere og følge strenge retningslinjer som sikrer at dataanalyse og KI-modeller er rettferdige, transparente, forklarbare og ikke-diskriminerende, og at bruken er i tråd med personvernregelverket. - **Organisatorisk (Høy vekt):** Bygge kompetanse, rutiner og ansvar for utvikling, validering, bruk og oppfølging av analyser og prediktive modeller i konkrete tjeneste- og saksbehandlingsprosesser. - **Semantisk (Høy vekt):** Sikre at rådata, treningsdata, variabler, klassifikasjoner og resultater forstås riktig, slik at modeller og analyser bygger på korrekt betydning og kontekst. - **Teknisk (Svært høy vekt):** Utvikle, trene og validere maskinlæringsmodeller for klassifisering, prediksjon og mønstergjenkjenning. Bruke KI-teknikker, særlig språkmodeller (NLP), til å tolke, sortere og hente ut informasjon fra ustrukturert tekst som søknader, høringsinnspill og e-poster. Etablere MLOps for produksjonssetting, overvåking og kontinuerlig forbedring av KI-modeller over tid. ### Bidrag til sammenhengende tjenester og felles økosystem Dataanalyse styrker sammenhengende tjenester ved å gjøre det mulig å bruke data på tvers til innsikt, prediksjon, automatisering og mer treffsikker oppfølging. Prediktive modeller kan forutse fremtidige hendelser, behov eller risiko, for eksempel hvilke innbyggere som har høyest risiko for å falle utenfor, eller hvor det oppstår vedlikeholdsbehov på infrastruktur. Kapabiliteten bidrar til et mer effektivt felles økosystem ved å gjøre data til et aktivt beslutningsgrunnlag for tjenesteutvikling, prioritering og styring. Når aktørene kan analysere felles datagrunnlag og bruke KI på en ansvarlig måte, blir det enklere å utvikle proaktive, personaliserte og mer helhetlige tjenester for innbyggere og næringsliv.