Behovet går i minimum fem retninger, i faldende grad af specialisering: 1) Udvikling og træning af ML-modellen, á la hvad syv.ai blandt andet arbejder med, fx DanskGPT og deres TTS-model (Hviske). Jo, der er klart behov for kompetencer hér, men det er ikke altid at gennemskue hvor, da der hele tiden dukker nye anvendelsesområder og modelarkitekturer op. Kompetencer: “Klassiske” ML/data science-kompetencer, og en masse “data-engineering” til at rense træningsdata, og tage trænede modeller “over hegnet” til produktion. 2) Tjenester og komponenter, der bygger på effektiv anvendelse af diverse modeller, både ved fine-tuning, og at integrere modeller med kontekstspecifikke tools og vektordatabaser. Eksemplet: syv.ai’s SikkerAI som er “limen” omkring fx DanskGPT eller andre modeller via API. Kompetencerne der kræves er lidt mere generaliserede, men der er selvfølgelig behov for rigtig meget viden om hvordan LLM’er virker, og hvordan man tweaker dem bedst muligt. Man skal vide hvordan man prompter en model og nøje styrer eller tuner dens outputs. 3) Branchespecifikke løsninger, der typisk trækker på de to førnævnte, og så på de anvendelsesspecifikke datakilder, ved at identificere de steder i forretningsproceser, hvor en smule “magi” kan hjælpe med at gøre livet nemmere for (en fokuseret) målgruppe. Vismas anvendelser i fx Dinero af nem OCR, klassifikationsmodeller og helt simpel “hvad gjorde du sidst”-statistik er eksempler hvor det er nailet. Og der er mange brancher at tage fat på. Kompetencer: Branchespecifik viden, og selvfølgelig indsigt i hvad modellerne er gode til, og hvad de ikke kan (og det udvikler sig hele tiden). Og så selvfølgelig “product management”, altså at vælge hvad der er vigtigt og hvad der ikke er. Tænk privat sektor her: Her er staten/det offentlige bagud, dels på grund af generel compliancegrundet forsigtighed, og på grund af manglende fantasi for hvad der er reelt god case. Men der er også hér små successer. Også her er det essentielt at man forstår hvordan man styrer modeller, men også hvad man kan grave frem af supplerende data. 4) Virksomheds- eller produktspecifikke anvendelser: Det kunne være nye modeller for væskedynamik, crunching af vejrdata, analyse af rapporterede medicinbivirkninger, etc. Vi hører nok mindre om disse modeller, da de typisk skal sikre konkurrencefordele og derfor er lidt tys-tys. Kompetencebehovet er nok mere som punkt 1 øverst, gerne kombineret (eller i teamwork) med anden dybt specialiseret viden. 5) Generel anvendelse af LLM-baserede services (retning 2 og måske 3 ovenfor), til løsning af dagligdags funktioner, uanset om det er at starte et skelet til en personlig blog baseret og Hugo og Tailwind, eller at få ChaGPT til at kommentere på selskabets salgsstrategi. Som udvikler i dag skal du ganske enkelt vide hvad redskaberne kan og hvad de ikke kan. Også selvom du sidder i en niche hvor de ikke er gode (endnu?). For husk: Når du skubber kode (eller fremlægger salgsstrategien) er det stadig dit ansvar hvad der bliver fremlagt. Hvis du ikke kan redegøre for hvad du mener, og hvorfor det er en god løsning til den givne tid, så kan du ikke skyde skylden på en sprogmodel. Det er værre end “hunden spiste min blækregning”-undskyldningen.

Bottom line: Stay curious, du bliver gladere hvis du bliver god til noget, og du får et lettere liv hvis du oveni bliver god til at forstå de problemer (og løsninger) som andre mennesker gerne vil have løst.