av Elmi Hashi
Arbeid og miljø hos MDCN
MDCN er en del av Microsoft, og jobber med utvikling av teknologi som brukes globalt. I Tromsø jobber de mye med systemer som må være stabile, raske og skalerbare, og det merkes at det er et høyt nivå der. Samtidig er det ikke så “stivt” som man kanskje kunne tro. Det er rom for å teste ting, feile litt og lære underveis.
Jeg fikk også litt innblikk i hvordan de jobber i team, med korte iterasjoner, flere møter og mye samarbeid. Det var nyttig å se hvordan ting faktisk gjøres i praksis, ikke bare hvordan man lærer det på skolen.
Utvikling av AI escape room
Prosjektet vårt i denne praksisperioden var å lage en AI escape room. Målet var å lage et interaktivt spill der brukeren kan skrive hva de vil gjøre, og så tolker systemet handlingen og gir et svar tilbake.
Spillet besto av flere rom med ulike oppgaver som måtte løses for å komme videre. Innholdet ble generert dynamisk, slik at hvert spill kunne bli litt forskjellig. I tillegg brukte vi AI til å lage både tekst og bilder, noe som gjorde at opplevelsen føltes mer levende.
Gjennom prosjektet fikk jeg også prøve meg på en måte å bruke AI på som jeg ikke hadde vært borti før – nemlig å dele opp logikken i flere “agenter”. I stedet for en modell som gjør alt, hadde vi flere som hadde hver sin oppgave, for eksempel å tolke input, vurdere handlinger og skrive respons.
Dette ga en bedre forståelse av hvordan man faktisk bygger systemer med LLM-er, ikke bare bruker dem direkte.
Kompetanse og læring
Det er ganske tydelig at folkene som jobber der kan det de driver med. Det er mye fokus på struktur, kvalitet og gode løsninger.
Spesielt innen LLM og agentbaserte systemer er det et nivå som er ganske høyt. Det handler mye om:
- å dele opp problemer i mindre deler
- bruke riktige prompts og strukturert data
- sørge for at systemet er forutsigbart, selv om modellen ikke alltid er det
Dette var noe jeg fikk mye mer respekt for etter å ha jobbet med det selv.
Min egen bakgrunn er mer generell, med fokus på programmering og systemutvikling. Jeg hadde ikke jobbet mye med AI tidligere, men jeg opplevde at grunnleggende ferdigheter fortsatt var veldig relevante.
Samtidig ble det tydelig hvor mye ekstra som kreves for å få AI til å fungere bra i praksis. Det er ikke bare å “kalle en modell” , det er mye design og testing bak.
Betydning og påvirkning
Microsoft er en stor aktør globalt, og mye av det de utvikler brukes av veldig mange mennesker. Arbeidet som gjøres i Tromsø er en del av dette, og det er interessant å se hvordan et relativt lite miljø kan bidra til noe såpass stort.
Samtidig viser det også hvor viktig kompetanse innen moderne teknologi har blitt. Kunstig intelligens og språkmodeller blir brukt mer og mer, og det gjør at selskaper som MDCN er med på å forme hvordan slike løsninger utvikles og brukes i praksis.
Oppsumering
Alt i alt var praksisperioden veldig lærerik. Jeg fikk jobbe med et prosjekt som var både annerledes og spennende, samtidig som jeg fikk innsikt i hvordan man faktisk jobber med moderne AI-systemer.
Jeg sitter igjen med en mye bedre forståelse av LLM-er og agentbasert utvikling, og ikke minst hvor viktig det er med god struktur rundt teknologien. Jeg har også fått mer respekt for hvor mye arbeid som ligger bak løsninger som på utsiden kan virke enkle.
Praksisperioden har gitt meg nyttig erfaring, både teknisk og faglig, og gjort meg mer motivert til å jobbe videre med kunstig intelligens og systemutvikling i fremtiden.