Ordlista

Affärsekosystem: Ett nätverk av företag och organisationer som tillsammans skapar värde inom en bransch eller sektor. I samhällsbyggnadssektorn omfattar det kunder, leverantörer, partners, konkurrenter, myndigheter, branschorganisationer och forskningsmiljöer där alla aktörer är ömsesidigt beroende av varandra för att växa och utvecklas.

Affärsmodell: En plan för hur ett företag skapar, levererar och fångar värde så att det genererar intäkter och blir lönsamt. Den beskriver hur företaget producerar sina varor eller tjänster, hur det når sina kunder och hur det tjänar pengar på sin verksamhet.

AGI (Artificial General Intelligence): Stark eller generell artificiell intelligens som skulle motsvara eller överträffa mänsklig intelligens på alla områden. Till skillnad från dagens snäva AI som är specialiserad på specifika uppgifter.

AI: Artificiell intelligens, en framväxande familj av teknologier som bygger på maskininlärning, beräkning och statistiska tekniker, samt förlitar sig på stora dataset för att generera svar, klassificeringar eller dynamiska förutsägelser som liknar de som en kunskapsarbetare skulle göra. AI är datorsystem som kan utföra uppgifter som traditionellt krävt mänsklig intelligens.

AI-agenter: Autonoma system som kan utföra komplexa uppgifter genom att kombinera flera förmågor. De kan generera innehåll, analysera data, fatta beslut och agera självständigt utan direkt mänsklig styrning för varje steg.

AI-driven affärsmodell: En affärsmodell som använder artificiell intelligens som en hävstång för att öka värdeskapandet. Kännetecknas av datadrivna arbetssätt med kontinuerlig dataanalys för beslutsfattande samt automatisering av kognitivt arbete genom feedbackloopar som möjliggör självlärande och förbättring.

AI-drivet ekosystem: Ett affärsekosystem där AI och datadrivna lösningar möjliggör samverkan mellan aktörer genom delade plattformar, dataflöden och gemensamma standarder. Kännetecknas av öppenhet, interoperabilitet och att innovation skapas i samspel mellan människor, teknik och affär.

API: Application Programming Interface, ett gränssnitt som möjliggör kommunikation mellan olika programvaror och system. Används för att integrera olika tjänster och dela data mellan applikationer.

Automatisering: Användning av teknik för att utföra uppgifter utan mänsklig handpåläggning. Med AI kan även kognitivt arbete automatiseras, det vill säga arbetsuppgifter som handlar om att lagra, bearbeta och använda information.

BIM: Building Information Modeling, en digital metod för att skapa och hantera information om en byggnad genom hela dess livscykel. BIM möjliggör samarbete mellan olika discipliner och fastställer en gemensam datamodell för projektet.

Business Model Canvas (BMC): Ett strategiverktyg som används för att visualisera och utveckla affärsmodeller. Den består av nio byggstenar som beskriver hur en verksamhets affärsmodell skapar, levererar och fångar värde. Verktyget är utvecklat av Osterwalder och Pigneur.

Cirkulärt byggande: Ett resurseffektivt samhällsbyggande där material och komponenter cirkulerar genom återanvändning, reparation och återvinning. AI kan stödja cirkulärt byggande genom att kartlägga materialflöden, analysera befintliga resurser och identifiera komponenter som kan återanvändas.

Data: Information i digitalt format, till exempel text, bild, ritningar, siffror, ljud och film.

Datadrivna arbetsflöden: Samordnade processer där insamling, bearbetning och analys av data ligger till grund för beslut, utförande och uppföljning av arbetsmoment.

Datadrivna beslut: Kontinuerligt analyserande av data som kontinuerligt används för beslutsfattande.

Digital tvilling: En digital representation av en fysisk tillgång, process eller system som uppdateras i realtid med data från sensorer och andra källor. Används för att simulera, analysera och optimera prestanda samt förutse underhållsbehov.

Feedbackloop: En återkopplingsmekanism där resultatet från en process återförs som input för att förbättra systemet. I AI-sammanhang är feedbackloopar avgörande för att modeller ska kunna lära sig och förbättra sina resultat över tid.

Foundation models: Stora AI-modeller som tränats på enorma datamängder och kan anpassas för olika uppgifter. Exempel är stora språkmodeller (LLM) som kan användas för textgenerering, bildgenerering, kodning och andra tillämpningar.

Generativ AI: AI-system som kan skapa helt nytt innehåll som text, bilder, kod eller 3D-modeller utifrån träningsdata och användarens instruktioner. Exempel på generativ AI är ChatGPT, Claude och Midjourney. Generativ AI representerade det stora genombrottet som gjorde AI tillgänglig för en bredare användarbas.

Hallucinationer: När AI genererar felaktiga eller påhittade svar som framstår som trovärdiga. Uppstår eftersom AI extrapolerar från statistiska samband i träningsdata utan verklig förståelse för kontext och konsekvenser.

Inlåsning: När data, processer och kompetens binds till en enskild leverantör, plattform eller teknisk lösning vilket minskar organisationens möjlighet att dela information, byta system eller utveckla egna digitala tjänster. Kallas även vendor lock-in.

Interoperabilitet: Förmågan hos olika system och organisationer att samarbeta och utbyta information genom gemensamma standarder och öppna dataformat. Avgörande för att skapa AI-drivna ekosystem där data kan kombineras över projekt, discipliner och organisationer.

IoT – Internet of Things: Internet of Things, ett nätverk av fysiska enheter utrustade med sensorer, mjukvara och nätverksanslutning som samlar in och utbyter data. Används för att möjliggöra realtidsanalys, optimering och prediktivt underhåll i byggnader och infrastruktur.

Kognitivt arbete: Arbetsuppgifter som bygger på att lagra, bearbeta och använda information, typiskt tjänstemanna- och expertarbete. AI kan automatisera kognitivt arbete, vilket påverkar traditionella roller inom arkitektur och teknikkonsultverksamhet.

Komplement-Substitut: En analysmetod för att identifiera var AI reducerar värdet (substitut) genom att ersätta mänskligt arbete, och var värdet ökar (komplement) genom att AI skapar ny efterfrågan eller där mänskliga förmågor kompletterar AI.

LLM (Large Language Model): Stora språkmodeller, en typ av foundation model som tränats på enorma textmängder och kan förstå och generera mänskligt språk. Utgör grunden för moderna generativa AI-system som ChatGPT och Claude.

Maskininlärning: En metod inom AI där algoritmer tränas på stora datamängder för att identifiera mönster, göra förutsägelser och generera nya lösningar. Till skillnad från traditionell programmering lär sig systemet från exempel och kan tillämpa denna kunskap på nya situationer.

No code: Gränssnitt och verktyg som gör det möjligt att bygga avancerade lösningar utan programmeringskunskaper. Användare kan beskriva sina behov i naturligt språk eller genom visuella flöden, vilket gör tekniken tillgänglig för fler.

Omställningsförmåga: Organisationens förmåga att löpande identifiera förändringar i omvärlden, ta vara på nya möjligheter och omforma verksamhetens resurser och kompetenser för att säkerställa fortsatt relevans och konkurrenskraft. Består av tre delar: uppfatta och förstå (sensing), fånga och omsätta (seizing) samt omforma och anpassa (reconfiguring).

Prediktion: Förmågan att förutsäga framtida utfall baserat på mönster i data. AI:s prediktiva förmåga möjliggör en förflyttning från att reagera på problem till att förebygga dem genom proaktiva arbetssätt.

Prediktivt underhåll: Användning av AI för att analysera användningsmönster och slitage för att förutse underhållsbehov innan problem uppstår. Kan ge längre livslängd på byggnader och installationer samt minska driftstopp och livscykelkostnader.

ROI: Return on Investment, lönsamhetsmått som visar avkastningen på en investering i relation till kostnaden. Används för att utvärdera om investeringar i AI och digitalisering genererar tillräcklig affärsnytta.

Skalbarhet: Att intäkterna ökar mer än kostnaderna vid uppskalning av tjänster, erbjudanden eller leveranser. AI-drivna affärsmodeller möjliggör skalbarhet eftersom de kan betjäna fler kunder utan proportionell ökning av resurser.

Snäv AI: Också kallad svag AI, artificiell intelligens som är specialiserad på specifika uppgifter som bildgenerering, textanalys eller prediktiv modellering. Detta är den typ av AI vi möter idag, till skillnad från stark AI (AGI).

Strategisk framsyn: En metod som beslutsfattare kan använda för att systematiskt förstå långsiktiga trender samt identifiera risker och möjligheter för att fatta klokare, mer framåtblickande beslut.

Think Big, Start Small and Scale Fast: En strategi för innovation och transformation som innebär att ha en långsiktig vision (think big), börja med begränsade pilotprojekt för att testa och lära (start small), och sedan snabbt skala upp det som fungerar (scale fast).

Träningsdata: De data som används för att träna en AI-modell. Kvaliteten på träningsdata avgör direkt kvaliteten på AI:ns resultat. Med bristfällig eller vinklad träningsdata blir även AI:s slutsatser bristfälliga.

Value Proposition Canvas: Ett verktyg för att utveckla värdeerbjudanden genom att kartlägga kundens behov, problem och önskade vinster, och matcha dessa mot de produkter och tjänster företaget kan erbjuda.

Värdeerbjudande: En samling produkter och tjänster som skapar värde för ett specifikt kundsegment. Värdeerbjudandet är orsaken till att kunder väljer ett företag framför dess konkurrenter eftersom det löser deras problem eller tillgodoser deras behov.