2023-06-09

AI Hackathon – hur gick det och vad händer nu?

Vi är flera som fortfarande lever på ruset efter vårt AI Hackathon den 16 maj tillsammans med våra partners Microsoft och AI Sweden. En upplevelse som överträffade våra högt ställda förväntningar. Men vad var det som gjorde det lyckat, vad lyckades vi skapa, vad lärde vi oss och vad blir nästa steg för att stärka svensk välfärd? Här är tankar och reflektioner från oss som var med och arrangerade.

Ola Jorup
Ola Jorup
Concept Manager

Varför ett AI Hackathon?

Sverige befinner sig, likt sin omvärld, mitt i flera paradigmskiften: en åldrande befolkning, den hållbara omställningen, den snabba teknikutvecklingen och inte minst förändrande förväntningar från våra medborgare och medarbetare. Dessa krafter skapar stora utmaningar för offentlig sektor att leverera samhällstjänster på nya, effektivare sätt. Lyckas vi inte med detta blir det omöjligt att tillhandahålla den välfärd vi vant oss vid. I DIGG reflektionsunderlag Självmål i målstyrningen lyfter man bland annat fram:

”Sverige presterar ojämnt och utvecklingen går långsammare i Sverige än i flera andra jämförbara länder.”

”Generellt sett är vi duktiga på digitala tjänster till medborgare och företag och i viss mån också på intern effektivitet med stöd av digitalisering. Vi har dock inte satsat tillräckligt på insyn, öppenhet, samverkan och medskapande för att kunna säga att vi ligger i framkant när det gäller den digitala transformationen.”

Vidare slår DIGG, i Uppdrag att främja offentlig förvaltnings förmåga att använda artificiell intelligens, fast att:

”I arbetet med uppdraget har det framkommit att det inom offentlig förvaltning finns en stor efterfrågan på allomfattande och konkret stöd i att ta fram AI-lösningar, säkra tekniska miljöer, att utveckla AI-tjänster i samt guidning och vägledningsmaterial. Detta gäller särskilt för mindre aktörer inom offentlig förvaltning som riskerar att helt eller delvis stå utan möjligheter att bidra till att uppnå nyttorna. Utan åtgärder är det vår uppfattning att skillnader mellan aktörer inom offentlig förvaltning kommer att öka eftersom AI ger stora fördelar för de som kan använda och utveckla AI.

Det finns stor potential att använda AI, den stora risken är att satsningarna uteblir och att svensk offentlig förvaltning hamnar längre efter vilket riskerar svensk välfärd och säkerhet.”

Vi lever i en brytningstid, vi lever i kreativitetens tid, vi lever i möjligheternas tid, och nya tider kräver nya arbetssätt både för oss inom den privata sektorn men även den offentlig sektorn. Att anordnar Hackathon ser vi som ett koncept med flera bottnar. Idén till Hackathon föddes ur vårt arbete med AI studiecirklar för kommunanställda - and as they say: one thing leads to another :-)

Vi behöver:

  • ta vara på den kreativa kraften hos Sveriges kommuner
  • utmana befintliga modeller och strukturer för innovation och utveckling
  • öka kompetensen inom generativ AI för alla medverkande parter
  • ta fram lösning på specifika problem/utmaningar inom kommunsektorn
  • identifiera lösningar och koncept som är skalbara för alla Sveriges kommuner

Hur blev det?

Vi håller med Dagens Samhälle som beskrev Hackathon som: “En explosion av idéer med 80 deltagare från Boden i norr till Göteborg i Söder”.

Det fanns 25 coacher på plats och många spännande gäster såsom Sveriges digitaliseringsminister Erik Slottner, Linus Wallin vd Atea, Thomas Floberg vice vd Microsoft Sverige och Martin Svensson Co-director AI Sweden.

Hela 574 idéer genererades om hur Generativ AI kan skapa värde i kommunsektorn. 

Intresset, engagemanget och viljan, gick inte att ta miste på. Anmälan fick stängas långt innan eventet och vi lyckades få med en viktig bredd av perspektiv med representanter från i stort sett hela kommunsektorn från förskola till äldreomsorg, från HR till förvaltningschefer, från innovationsledare till dataexperter. 

Vi tycker att Tiffany fångar ögonblicket väl:

– Något som kan kännas väldigt stort och abstrakt kändes plötsligt väldigt konkret. Det blev mer begripligt när vi satte oss ner och började diskutera vad det fanns för möjligheter, säger Tiffany Alnefelt, pedagog på kommunägda Tom Tits Experiment i Södertälje, som också ingick i den vinnande gruppen som fick ta emot förstapriset från digitaliseringsminister Erik Slottner (KD).

Vad skapade vi tillsammans?

Generativ AI erbjuder enorma möjligheter, så för att nå resultat på 4 timmar var det viktigt att välja ett tydligt och avgränsat fokus. Valet föll valet på text-baserade tillämpningar och deltagarna lyckades identifiera väldigt många bra tillämpningar.

Dessa tillämpningar kan grovt generaliseras i tre kategorier:

Tillgängliggöra information

En utmaning för många kommuner är att de besitter enorma mängder rutiner, regel och annan information som både medborgare och medarbetare behöver förhålla sig till. Många gånger är denna information endast tillgänglig i långa handböcker, regelverk eller andra typer av guider. Det gör det svårt att hitta just den information man letar efter.

Att man med hjälp av generativ AI kan skapa chatbotar som svarar på frågor visste deltagarna redan. Vad många däremot upptäckte på hacket var hur man kan välja en avgränsad mängd information och tvinga chatboten att hålla sig till endast den informationen i sina svar. På så sätt kunde många grupper bygga en faktabaserad chatbot med skräddarsydd information, som inte lider av de synvillor som exempelvis kan uppstå i ChatGPT. En grupp byggde exempelvis en prototyp som matades med vårdrutiner, så att anställda snabbt och enkelt kan hitta rätt rutin om tveksamheter skulle uppstå i arbetsvardagen. Ett annat exempel är bygglov, där en chatbot matades med ett omfattande regelverk och sedan hjälper medborgare hitta de regler som gäller för just deras fastighet och situation.

Fördjupade insikter och nya möjligheter att strukturera stora textmängder

En annan utmaning många kommuner brottas med är att man har stora mängder dokument som på ett eller annat sätt innehåller outnyttjad information. Det kan exempelvis handla kundtjänstärenden, där det finns enormt mycket information att hämta om vad som gör medborgare nöjda respektive missnöjda, men där kommunerna saknar resurser att genomföra relevanta analyser. Det kan också gälla kommunernas arkiv, där det ofta finnas ändlöst med mejl, mötesanteckningar, och annan ostrukturerad data som man inte har någon aning om vad det innehåller, och därför inte vågar ta sig an.

Här såg deltagarna många möjligheter med de stora språkmodellerna. De kunde exempelvis ta ett inkommande mejl till kundtjänst och be modellen analysera det för att läsa ut vem personen var, vad ärendet gällde, vad problemet var, hur arg personen var osv. Om man samlar dessa insikter för samtliga kundtjänstärenden kan man sedan identifiera problemområden och trender, för att bättre bemöta medborgarnas behov.

En grupp skapade slumpmässiga dokument och bad modellen avgöra om dokumentet innehöll några personuppgifter samt kategorisera dem efter dokumenttyp: email, mötesanteckning, etc. Med ett sådant verktyg kan kommuner exempelvis bygga en automatiserad process för att digitalisera och strukturera det gamla arkivet man inte kunnat ta sig an.

Skapa text

Ytterligare en utmaning kommunerna identifierade är att de, liksom alla andra organisationer med många tjänstemän, lägger väldigt mycket tid på att producera olika typer av texter. Det kan gälla allt ifrån interna presentationer av nämndbeslut till medborgardialog om pågående reparationsinsatser eller liknande.

Här såg man stora tidsbesparingar i att använda generativ AI för att ta fram första utkast baserat på anteckningar eller stödord. På så sätt kunde man snabbt få en övergripande struktur och förslag på formuleringar, och sedan bearbeta detta för att snabbare få ut en färdig text.

En annan värdefull tillämpning var att effektivisera och förstärka kommunernas förmåga från punkt 1, att tillgängliggöra information. Ett exempel kom inom arbetsmarknadsstöd där berörda medborgare kan ha utmaningar med exempelvis det svenska språket, kognitiva variationer eller syn. Här kan AI dels hjälpa medborgarna navigera stora mängder data enligt exemplen i punkt 1, men också förenkla komplicerade texter, översätta dem till olika språk och gå från text till tal eller vice versa.

Gruppernas favoritidéer

För att kunna prioritera bland alla bra idéer introducerades deltagarna för ett verktyg som på ett enkelt sätt hjälpte dem utvärderade idéerna utifrån värde och komplexitet. Deltagarna fick först välja en personlig favorit och sedan enas om gruppens favoriter inför prototypbygge och tävling. Utvärderingsverktyget utvecklades i samarbete mellan Atea och AI Sweden för att passa hackets format.

Här är de tio gruppernas respektive favoritidéer (i bokstavsordning)

  1. AI get IT
    En digital assistent som hjälper medborgare att enkelt hitta information om riktlinjer, rutiner och lagstiftning. Medborgare får bättre vägledning och det frigör resurser som kan hantera mer komplexa och mer värdeskapande uppgifter.
  2. Anpassad medborgarinformation
    Möjligheten att erbjuda målgruppsanpassad information vilket ökar tillgängligheten och engagemang hos medborgare.
  3. Assistent för vårdpersonal
    Hjälpa vårdpersonal som har behov av att snabbt hitta information vid behandling. En assistent som sammanställer relevant information och riktlinjer anpassad till situationer.
  4. Avvikelseanalys inom vård
    Nyttja möjligheten att analysera och klassificera befintliga information om vård och hälsa för att identifiera utmaningar och proaktivt eliminera och förebygga dessa.
  5. Felanmälan för hållbarhet
    Ett verktyg som sammanställer alla felanmälningar kopplat till hållbarhet. Till exempel klotter och nedskräpningar. Verktyget sorterar, prioriterar och kategoriserar felanmälningarna och hjälper kommunen att välja vad som behöver åtgärdas.
  6. KnowAhead – förkunskapskartläggning
    Med hjälp av AI analysera en elevs förkunskaper och med det anpassa undervisningen för respektive elev och stötta med validering inom olika områden.
  7. Min Fastighet
    Ge företag, kommuner och medborgare enkel tillgång till tydlig information om möjligheterna för deras fastighet. Vad får jag och vad kan jag bygga på min fastighet enligt beslutad detaljplan och vad gäller enligt gällande lagar och regler.
  8. On point – assistent för anställda
    En modell för att lätt söka fram rätt styrdokument som riktlinjer, rutiner och policys. Assistenten sammanfattar sedan vad som gäller på ett enkelt och tydligt sätt för den kommunanställde. Denna modell ska kunna söka på information från flera olika datakällor och system för att effektivisera arbetet och kunna ta ett beslut med rätt underlag i beaktning.
  9. ShoolAId
    Erbjuda elever och lärare en assistent som är inläst på lektionens innehåll och kan svara på elevers frågor och hjälpa läraren med uppföljning och anpassning av kommande lektioner.
  10. You are not alone
    En personlig assistent som baserat på förvaltningens olika dokument, lathundar och policys kan svara på frågor, förenkla texter och sammanfatta det viktigaste. Tänkt att till exempel kunna användas för introduktion av vikarier.

Några lärdomar och reflektioner  

Det var verkligen inspirerande att få uppleva kraften i det kollektiva lärandet och kreativiteten under hacket. Vi lever i en tid där vår gemensamma förmåga att hitta nya lösningar är avgörande, liksom att vi alla lär oss nya saker och tar in nya perspektiv och möjligheter. Det är kul att så många deltagare varit positiva i sin återkoppling efter hacket och ska vi summera några viktiga insikter så vill vi nämna följande: 

Det finns massor med engagemang och förmåga att skapa värde i våra offentliga verksamheter. Många vill och kan, men vi måste bli bättre på att ge våra fantastiska medarbetare i verksamheten förutsättningar att förstå teknikens möjligheter, det är nyckeln till att vi fick fram så otroligt många bra idéer. Vi är många som är enade om kraften i de senaste generativa modellerna, men den kanske viktigaste förmågan de representerar är att vi snabbt kan engagera och få flera att omsätta tekniska möjligheter till stor nytta. För bara några månader sedan representerade AI ofta ett projekt med flera frågetecken om data och modeller som innebar en viss mån av osäkerhet och risk. Nu kan vi snabbt testa och inom loppet av minuter, timmar eller dagar validera nyttan. Det är i många avseenden helt nytt! 

Vi har länge pratar om att alla verktyg finns men nu har proppen äntligen gått ur. Nu är det bara en fråga om hur snabbt vi lyckas skala och ta vara på möjligheter. Hacket visade att vi kan gå från idé till prototyp inom loppet av 4 timmar, låt oss nyttja det tillsammans. Sluta prata om möjligheter, det är dags att sätta alla bra tankar och idéer i verket. Snabbt gå från idé till fokus på införande. 

Vi måste snabbt komma förbi beteenden där vi pratar om digital transformation, om vad som är möjligt och vad andra har gjort. Vi måste själva visa vägen.

Vad händer nu? 

Hacket har bidragit med idéer, inspiration och ett lyft i kunskapen om möjligheterna. Det var en fantastisk start, men nu är det dags för verkstad! 

Under hösten kommer Atea tillsammans med Microsoft och en handfull offentliga aktörer genomföra pilotprojekt där vi realiserar idéer som framkommit under hacket. Målet är att så snabbt som möjligt utveckla lösningar som kan skala till hela kommunsverige och ökar nyttjandet av redan etablerad best practice. Med detta hoppas vi bana väg för att tillsammans öka takten på vår välfärds digitala transformation. 

Samtidigt är samtalet redan igång om vilket som blir nästa hack. Nu har vi samlat och accelererar tillsammans med kommunerna, men vilka blir det nästa gång? 

Framtiden är här och om vi gör rätt saker så är det en ljus framtid vi skapar tillsammans. ​​​

Att fundera på tills vi ses igen… 

👉 Hur jobbar din organisation med att höja kompetens inom AI? 

👉 Hur tror du att din organisation kan skapa mer värde med hjälp av Generativ AI?  

👉 Tror du att Hackathon-konceptet skulle vara värdefullt för din organisation? 

Stay tuned!  

Ola, Johan & Tony