ChatGPT har på rekordtid sat sit præg på den globale teknologidagsorden, og nu begynder vi for alvor at se potentialet i den offentlige sektor. Hvorfor er det relevant? Fordi ChatGPT kan løfte borgerbetjeningen, gøre interne processer mere effektive og frigøre ressourcer til kerneopgaver. Men hvordan fungerer teknologien egentlig, og hvad skal offentlige organisationer være opmærksomme på, før de tager springet?

Transformer-arkitektur: Motoren bag ChatGPT

ChatGPT bygger på transformer-arkitekturen, som har revolutioneret måden, vi arbejder med sprogmodeller på. I stedet for at læse tekst sekventielt, som tidligere modeller gjorde, bruger transformer-modellen såkaldte attention mechanisms. Det betyder, at modellen kan fokusere på de vigtigste dele af en tekst – lidt som en erfaren sagsbehandler, der lynhurtigt spotter det relevante i en stor bunke papirer. Denne tilgang gør ChatGPT både hurtig, fleksibel og i stand til at håndtere store mængder data på én gang.

Udviklingen fra de første GPT-modeller til ChatGPT har især handlet om at gøre modellen bedre til at forstå kontekst og generere mere nuancerede svar. Det er netop denne evne, der gør teknologien interessant for offentlige IT-løsninger, hvor skalerbarhed og integration med eksisterende systemer er afgørende.

Praktisk værdi i kommuner og regioner

I praksis har flere kommuner og regioner allerede taget de første skridt med ChatGPT. Eksempelvis bruges teknologien til at drive chatbots, der kan besvare borgerhenvendelser døgnet rundt – fra spørgsmål om affaldssortering til booking af pas. Nogle steder eksperimenteres der med automatiseret sagsbehandling, hvor ChatGPT hjælper med at sortere og forberede sager, så medarbejderne kan fokusere på de komplekse afgørelser.

Inden for sundhedssektoren ser vi også de første erfaringer med multimodale evner, hvor ChatGPT kan kombinere tekst, billeder og strukturerede data for at forbedre patientkommunikationen. Det kan fx være i form af automatiserede svar på patienthenvendelser eller hjælp til at udfylde administrative dokumenter.

Integration med eksisterende systemer

En af de store udfordringer i det offentlige er integrationen med ældre IT-systemer – de såkaldte legacy-systemer. Her kræver det en grundig analyse af tekniske krav, performance og skalerbarhed. ChatGPT’s arkitektur gør det muligt at bygge bro mellem nye AI-løsninger og eksisterende infrastruktur, men det kræver, at man har styr på API’er, datamodeller og sikkerhed.

Performance-målinger viser, at ChatGPT kan håndtere store mængder forespørgsler uden nævneværdig ventetid, men det er vigtigt at teste løsningen i den konkrete kontekst. Vi anbefaler altid at starte med et pilotprojekt, hvor integrationen kan afprøves i lille skala, før man ruller ud bredt.

Datasikkerhed, GDPR og governance

Datasikkerhed er et af de mest omdiskuterede emner, når det gælder AI i det offentlige. ChatGPT behandler store mængder data, og det stiller krav til både teknisk og organisatorisk sikkerhed. GDPR sætter rammerne for, hvordan persondata må behandles, og det er afgørende at sikre gennemsigtighed og ansvarlighed i alle led.

Der er behov for klare governance-strukturer, så man kan dokumentere, hvordan data behandles, hvem der har adgang, og hvordan borgernes rettigheder beskyttes. Det handler ikke kun om teknik, men også om at skabe tillid hos borgerne og sikre, at teknologien bruges ansvarligt.

Faldgruber og anbefalinger

Selvom potentialet er stort, er der også faldgruber. Integration med gamle systemer kan være mere kompleks end først antaget, og der kan opstå udfordringer med datasikkerhed og governance, hvis ikke man har styr på processerne. Vi anbefaler, at offentlige organisationer starter med en grundig behovsanalyse og inddrager relevante interessenter fra start.

Det er også vigtigt at have en klar plan for kompetenceudvikling, så medarbejderne føler sig trygge ved den nye teknologi. Endelig bør man løbende evaluere løsningen og justere governance-strukturerne, efterhånden som teknologien og lovgivningen udvikler sig.

Fremtidsperspektiver og Snillds rolle

Fremtiden for ChatGPT og lignende teknologier i den offentlige sektor ser lovende ud. Vi forventer, at AI vil spille en stadig større rolle i både borgerbetjening og interne processer – ikke som erstatning for mennesker, men som et supplement, der frigør tid og ressourcer.

Hos Snilld hjælper vi offentlige organisationer med rådgivning, implementering og governance af AI-løsninger. Vi har erfaring med både teknisk integration, datasikkerhed og forandringsledelse, og vi står klar til at hjælpe jer sikkert i gang.

Opsummering og næste skridt

ChatGPT har potentiale til at gøre en reel forskel i den offentlige sektor – både for borgere og medarbejdere. Men det kræver en ansvarlig tilgang, hvor datasikkerhed, integration og governance er tænkt ind fra start. Vi anbefaler at tage kontakt til specialister, der kan hjælpe med at navigere i de tekniske og organisatoriske udfordringer.

Er I nysgerrige på, hvordan ChatGPT kan skabe værdi i jeres organisation? Så tag fat i os hos Snilld – vi er klar til at sparre om alt fra strategi til implementering og governance.

Kilder:

• https://towardsai.net/p/machine-learning/the-complete-guide-to-chatgpt-architecture-how-ai-learned-to-talk-like-us
• https://towardsai.net/
• https://ir.carters.com/
• https://x.com/robiriondo
• https://community.openai.com/t/catastrophic-failures-of-chatgpt-thats-creating-major-problems-for-users/1156230
• https://hatchworks.com/blog/gen-ai/large-language-models-guide/
• https://academy.towardsai.net/

Målgruppens mening om artiklen

Anne Madsen, IT-chef i en mellemstor kommune:

Jeg giver artiklen 80. Den er relevant, fordi den rammer plet i forhold til de udfordringer og muligheder, vi står med i kommunerne. Jeg synes især afsnittene om integration og datasikkerhed er gode og konkrete. Dog savner jeg lidt flere eksempler fra virkeligheden og måske en mere kritisk vinkel på faldgruberne.

Jesper Holm, digitaliseringskonsulent i en region:

Jeg giver artiklen 75. Den forklarer teknologien bag ChatGPT på en letforståelig måde og sætter fokus på de rigtige problemstillinger i forhold til sundhedssektoren. Men jeg synes, den bliver lidt for overfladisk, når det gælder de praktiske udfordringer med integration til vores ældre systemer.

Lone Friis, medarbejder i borgerservice:

Jeg giver artiklen 60. Jeg forstår godt, hvorfor ChatGPT kan være nyttigt, men jeg synes, artiklen er meget teknisk og ikke så konkret i forhold til, hvordan det påvirker min hverdag. Jeg kunne godt tænke mig flere eksempler på, hvordan det hjælper os i frontlinjen.

Steen Andersen, IT-arkitekt i statslig styrelse:

Jeg giver artiklen 85. Den rammer mange af de centrale emner, vi arbejder med, især omkring integration, API’er og governance. Jeg synes, den balancerer godt mellem teknik og forretning, men jeg savner lidt mere om, hvordan man konkret kan måle effekten af ChatGPT-løsninger.

Maria Jensen, jurist med fokus på GDPR:

Jeg giver artiklen 70. Jeg synes, det er positivt, at datasikkerhed og GDPR bliver nævnt, men jeg savner en mere dybdegående gennemgang af de juridiske faldgruber og konkrete anbefalinger til, hvordan man sikrer compliance i praksis.

*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.