Spreadsheets &amp; Data Work

AI til regneark: ryd op, analysér og visualisér data

En praktisk guide til at bruge AI med regneark: udarbejd formler, kontrollér rodede data, opbyg oversigter og diagrammer, og verificér hvert resultat.

10 min læsning

Evalueringer for ikke-ingeniører: Se, om jeres AI-arbejdsgang bliver bedre eller dårligere

Evalueringer — systematisk måling af kvaliteten i AI-output — behandles normalt som et teknisk anliggende. Men alle teams med AI-arbejdsgange har brug for dem, og grundprincipperne kræver ingen kode. Sådan gør I.

Let øvet

Flere i dette emne

7 min læsning

Gennemgå husholdningsbudgettet: scenarier uden økonomisk rådgivning

Beregn gennemsigtigt, hvad et jobtab, en huslejestigning eller et barn vil ændre, ud fra dine egne kontrollerede tal. Ingen investeringstips, ingen gældsstrategi og ingen tal, der ikke stammer fra dine egne dokumenter.

6 min læsning

Find glemte abonnementer uden at blotlægge din bankhistorik

Gennemgå en lokalt redigeret transaktionseksport for tilbagevendende betalinger uden at forbinde et AI-værktøj til bankkontoen. Resultatet er en liste over betalingsmodtagere med angivet sikkerhedsgrad og en opsigelsestjekliste, som du selv gennemgår.

56 minutter

AI-agenter i finans med HPE's CFO

CXOTalk. HPE CFO Marie Myers beskriver udrulning af agentisk AI (deres "Alfred"-platform) på tværs af en finance-organisation med 3.600 personer med den disciplin, artiklen argumenterer for: en direkte-kontra-indirekte ROI-ramme, stage gates, der afgør, om hvert use case fortsætter eller stopper, obligatoriske kvalitetskontroller med menneskelig kontrol i processen, og arbejdsgangsmetrics såsom en ugentlig review-proces, der mister omtrent 90 % af sin manuelle indsats. Adoption måles som ændret arbejde, ikke tool-logins.

9 min læsning

AI-ROI og modenhed: sådan måler du en AI-indførelse, der faktisk virker

Indførelsen af AI bør ikke måles på, hvor mange der har prøvet ChatGPT. En praktisk model til måling af arbejdsgangens ROI, kvalitet, risiko, modenhed og skaleringsparathed.

13 min læsning

Strukturerede output og funktionskald: produktionsmønstrene

Strukturerede output og funktionskald er broen fra 'LLM, der genererer tekst' til 'system, der udfører arbejde'. I produktion handler de vigtige mønstre om skemaer, fejlhåndtering, idempotens og kontrolleret forringelse — ikke kun JSON-tilstand.

18 minutter

Sådan forbedrer du dine Excel-færdigheder med ChatGPT

Leila Gharani. Ældre (tidligt 2023), men stadig det klareste gennemarbejdede eksempel på at indsætte et rigtigt Excel-spørgsmål i ChatGPT, få et SUMPRODUCT- eller betinget formatering-svar tilbage og derefter iterere med modellen, når den første formel ikke helt passer. Modellen er blevet meget bedre; den prompting-arbejdsgang, hun viser, er den samme, du vil bruge i dag.

12 minutter

Excels nye AI-funktion er helt vild (Copilot-funktionen)

Leila Gharani. Livedemo af den nye `=COPILOT()`-funktion på den slags rodet rigtige data, artiklen beskriver — vagtnoter gjort til en struktureret handlingstabel, fritekst-anmeldelser tagget for sentiment, og inkonsistente stillingsbetegnelser normaliseret mod en masterliste. Kalder også begrænsningerne klart ud: brug den ikke til noget, der skal være eksakt, frys resultater som værdier, når du er færdig.

107 minutter

How to evaluate AI products | Hamel Husain & Shreya Shankar (Lenny's Podcast)

Lenny's Podcast. Hamel Husain og Shreya Shankar gennemgår hele eval-arbejdsgangen på en rigtig property-management-AI-assistent — at se på traces, open og axial coding af fejl, at beslutte, hvornår man skal stoppe, at bygge en LLM-as-judge og validere den mod menneskelig vurdering. Det er den sjældne lange samtale, der ægte er rettet mod PM'er og team leads snarere end ML-ingeniører, og den dækker samme "30 minutter om ugen efter opsætning"-rytme, artiklen anbefaler.

Let øvet

3 minutter

Evaluér prompts i Anthropic Console

Anthropic. En tre minutters Anthropic-gennemgang af at køre en rigtig eval inde i Workbench — auto-generering af realistiske testcases, bedømmelse af outputs, justering af prompten og genkørsel af samme suite side om side. Visningstallet ligger under den sædvanlige grænse, men til "hvordan gør jeg faktisk dette uden at skrive kode" er dette den klareste officielle demo og slotter pænt ind under den mere strategiske Husain/Shankar-samtale.

Let øvet

41 minutter

OpenAI DevDay 2024 | Strukturerede outputs til pålidelige applikationer

OpenAI. Gennemgår `strict: true`, forskellen fra gammel JSON-mode, refusal-håndtering og hvordan function calling og response-format-schemas komponerer. Nyttig præcis, fordi den beskriver den kontrakt, API'et giver dig, som er det, artiklens produktionsmønstre er bygget ovenpå.

18 minutter

Pydantic er alt, du har brug for: Jason Liu

AI Engineer. Talket, der krystalliserede det moderne mønster "definér en Pydantic-model, giv den til LLM'en, lad validering gøre resten", med konkrete eksempler på nestede objekter, validators der fanger hallucinerede URL'er, og Chain-of-Thought som et typet felt. Se den, før du genlæser artiklens afsnit om validators, og du vil genkende, hvor dens retry- og refusal-regler kommer fra.