AI uden kode: Hvad betyder det for den offentlige sektor?

No-code AI-platforme som Thomson Reuters’ Open Arena gør det muligt for medarbejdere uden teknisk baggrund at udnytte kunstig intelligens i deres daglige arbejde. Det lyder som en drøm for mange kommuner, regioner og statslige styrelser, hvor ressourcerne er knappe, og digitalisering ofte bremses af manglende it-kompetencer. Men hvad betyder det i praksis? Og hvilke konsekvenser har det for datasikkerhed, governance og effektivisering?

Vi har dykket ned i Open Arena, der bygger på Amazon Bedrock, for at undersøge, hvordan platformen kan lette arbejdsgange, forbedre borgerbetjening og automatisere administrative processer – alt sammen uden at kræve én eneste linje kode fra brugeren.

Fra prototype til enterprise-løsning: Open Arenas rejse

Open Arena blev udviklet på kun seks uger i starten af 2023 som et eksperiment i Thomson Reuters’ forskningsafdeling. Målet var at give ikke-tekniske medarbejdere mulighed for at udforske og udnytte AI i deres daglige opgaver. Resultatet taler for sig selv: I dag bruger 19.000 medarbejdere platformen hver måned, og 70% af organisationen har taget den til sig. Det er et bevis på, at behovet for brugervenlig AI er massivt – også uden for it-afdelingen.

Platformen gør det muligt at bygge egne AI-løsninger via en intuitiv brugerflade, hvor man kan trække og slippe komponenter som prompts, agenter og databaser. Det betyder, at både sagsbehandlere, digitaliseringskonsulenter og ledere kan bygge skræddersyede løsninger til netop deres behov – uden at skulle vente på udviklere eller eksterne leverandører.

Konkrete eksempler fra den offentlige sektor

I en mellemstor kommune kan Open Arena bruges til at automatisere dokumenthåndtering, for eksempel ved at opsummere borgerhenvendelser eller generere udkast til svar. I socialforvaltningen kan ikke-tekniske medarbejdere bygge workflows, der hjælper med at sortere og prioritere sager eller generere forslag til handleplaner baseret på tidligere sager.

Regioner kan bruge platformen til at understøtte samarbejde mellem sundhedsfaglige og it, for eksempel ved at udvikle AI-assistenter til triagering af patienthenvendelser eller automatisk kvalitetssikring af journalnotater. Erfaringer fra Thomson Reuters viser, at medarbejdere sparer op til 12 timer om ugen på rutineopgaver – et tal, der med stor sandsynlighed kan overføres til mange offentlige arbejdsgange.

Governance, datasikkerhed og compliance i fokus

For offentlige organisationer er datasikkerhed og compliance altafgørende. Open Arena bygger på AWS’ enterprise-grade sikkerhed, hvor data og workflows isoleres i separate AWS-konti for hver bruger. Det betyder, at personfølsomme oplysninger ikke blandes, og at man kan overholde GDPR og nationale krav til datalagring. Platformen understøtter rollebaseret adgangsstyring, single sign-on og avanceret logging, så både it og fagpersoner kan følge med i, hvem der har adgang til hvilke data og løsninger.

Governance-funktioner som versionering, audit logs og automatiseret monitorering gør det lettere at dokumentere og kontrollere brugen af AI-løsninger. Det er ikke bare et spørgsmål om teknik, men om tillid – og her leverer Open Arena på de krav, som offentlige organisationer stiller.

Sådan understøtter Open Arena samarbejde og forandringsledelse

En af de store udfordringer ved at indføre AI i større organisationer er at få samarbejdet mellem it og fagpersoner til at fungere. Open Arena er designet til at bygge bro: Fagfolk kan selv bygge og tilpasse løsninger, mens it kan sikre integration, sikkerhed og compliance. Platformen tilbyder deling af workflows, fælles skabeloner og mulighed for at samarbejde om udvikling og vedligeholdelse af AI-løsninger. Det gør det muligt at skalere AI-arbejdsredskaber på tværs af hele organisationen og måle effekten via indbyggede analyseværktøjer.

Effektmåling og kompetenceudvikling

Effekten af AI-implementering måles blandt andet på tidsbesparelser, forbedret kvalitet i sagsbehandling og øget borgertilfredshed. Open Arena leverer detaljerede rapporter om brug, ressourceforbrug og resultater, så ledelsen kan følge med i, hvor AI gør en forskel. For at udnytte potentialet kræver det, at medarbejderne får de rette kompetencer. Platformen er udviklet med fokus på brugervenlighed, men tilbyder også træningsforløb og support, så både nybegyndere og superbrugere kan komme i gang.

Teknisk dybde: Arkitektur og integration med AWS

For de mere teknisk interesserede er Open Arena bygget på en serverløs arkitektur med Amazon Bedrock som motor for AI-modellerne. Workflow-builderen (Chain Builder) gør det muligt at designe avancerede processer med drag-and-drop, hvor man kan integrere eksterne API’er, databaser og egne scripts. Data og workflows ligger adskilt i brugerens egen AWS-konto, mens orchestration og governance styres centralt. Platformen bruger AWS Lambda til serverløs beregning og DynamoDB til hurtig datalagring. For integration med lokale systemer kan man bruge API Gateway og OpenSearch til at bygge egne knowledge bases eller søgefunktioner.

Udvidelsesmuligheder og tilpasning til lokale behov

Open Arena kan udvides med egne komponenter, for eksempel integration til fagsystemer, egne prompts eller specialiserede agent-funktioner. Det gør platformen velegnet til organisationer, der har behov for at tilpasse AI-løsninger til lokale arbejdsgange og datasæt. For udviklere tilbyder platformen API-adgang, mulighed for at bygge egne moduler og integration med eksisterende AWS-tjenester. Det betyder, at man kan bygge videre på standardløsninger og skræddersy AI-værktøjer til netop sin organisation.

Erfaringer og anbefalinger fra andre organisationer

Thomson Reuters’ erfaringer viser, at høj adoption kræver tæt samarbejde mellem it og forretning, klare governance-rammer og løbende kompetenceudvikling. I praksis har organisationer set markante effektiviseringer, især hvor AI-løsninger er udviklet af de medarbejdere, der kender arbejdsgangene bedst. For offentlige organisationer anbefales det at starte med pilotprojekter, hvor konkrete arbejdsgange automatiseres, og effekten måles løbende. Det er vigtigt at inddrage både it, ledelse og frontlinjemedarbejdere fra starten for at sikre ejerskab og succes.

Fremtiden for no-code AI i den offentlige sektor

Open Arena viser, at no-code AI ikke længere er en vision, men en realitet, der kan skabe værdi i både små og store organisationer. Med fokus på sikkerhed, governance og brugervenlighed er platformen et oplagt valg for offentlige aktører, der vil i gang med AI – uden at skulle investere massivt i udvikling eller uddannelse. Som med al ny teknologi kræver det en strategisk tilgang, klare mål og løbende opfølgning. Men potentialet for at lette arbejdsgange, frigøre ressourcer og forbedre borgerbetjeningen er stort – og med no-code AI er det nu inden for rækkevidde for alle.

Kilder:

• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/democratizing-ai-how-thomson-reuters-open-arena-supports-no-code-ai-for-every-professional-with-amazon-bedrock/
• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/democratizing-ai-how-thomson-reuters-open-arena-supports-no-code-ai-for-every-professional-with-amazon-bedrock/
• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-thomson-reuters-developed-open-arena-an-enterprise-grade-large-language-model-playground-in-under-6-weeks/
• https://www.thomsonreuters.com/content/dam/ewp-m/documents/thomsonreuters/en/pdf/reports/future-of-professionals-report-2025.pdf
• https://aws.amazon.com/bedrock/
• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-thomson-reuters-built-an-ai-platform-using-amazon-sagemaker-to-accelerate-delivery-of-ml-projects/

Målgruppens mening om artiklen

Anne, Digitaliseringskonsulent i kommune:
Jeg giver artiklen 92. Den rammer virkelig plet i forhold til de udfordringer og muligheder, jeg oplever i mit arbejde. Det er meget relevant med konkrete eksempler fra den offentlige sektor, og jeg kan se, hvordan Open Arena kunne gøre en forskel i min organisation. Jeg savner dog lidt flere kritiske vinkler på faldgruber og begrænsninger.

Jesper, It-chef i region:
Jeg giver artiklen 85. Den er grundig og dækker både tekniske og organisatoriske aspekter, hvilket er vigtigt for mig. Jeg kunne godt have ønsket mig mere om integration til eksisterende systemer og lidt flere detaljer om sikkerhedsaspekterne, men overordnet er det meget relevant læsning.

Maria, Sagsbehandler i socialforvaltning:
Jeg giver den 75. Det er spændende at læse om, hvordan AI kan gøre mit arbejde lettere, især med automatisering af rutineopgaver. Men jeg synes, det bliver lidt teknisk nogle steder, og jeg mangler konkrete eksempler på, hvordan det påvirker borgerkontakten i praksis.

Lars, Ledende medarbejder i statslig styrelse:
Jeg giver artiklen 88. Den er både informativ og inspirerende, især i forhold til governance og compliance, som fylder meget hos os. Jeg synes, den balancerer godt mellem strategi og praksis, men kunne godt have brugt flere erfaringer fra danske offentlige organisationer.

Camilla, Udvikler i kommunal it-afdeling:
Jeg giver den 80. Jeg synes, det er fedt, at der er fokus på udvidelsesmuligheder og integration, men jeg savner mere teknisk dybde og konkrete eksempler på API-brug. Alligevel er det en god introduktion til no-code AI for ikke-tekniske kolleger.

*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af FLUX.1.1 Pro fra Black Forest Labs.