En nylig artikkel i Harvard Business Review fremhever et kritisk problem: generalistisk AI sliter ofte i helsevesenet fordi den mangler kontekst, nyanser og spesialisert kunnskap. Modeller kan lese diagrammer, men likevel feiltolke hva nøkkelsignaler faktisk betyr i praksis. Konklusjonen er klar: KI trenger ikke bare mer data, den trenger høykvalitets, validert og domenebevisst data. Uten sterk datainfrastruktur kan selv kraftige modeller produsere farlige feil. Det er her nye infrastrukturlag betyr noe. Distribuerte økosystemer som Perceptron har som mål å støtte miljøer hvor data, modeller og resultater kontinuerlig kan evalueres, valideres og forbedres. Fremtiden for KI vil ikke bare avgjøres av tilgang til modeller, men av kvaliteten på dataene bak dem og systemene som brukes til å verifisere dem. 🔗Kilde: