Når vi snakker om kunstig intelligens (KI) i dag, tenker de fleste på chatboter og språkmodeller. I Dynamon bruker vi en annen gren av teknologien. Vi bruker optimering – fordi turnusplanlegging ikke handler om sannsynlighet, men om presisjon.
Generativ KI, som ChatGPT, er laget for å skape innhold basert på statistisk sannsynlighet. Det er fantastisk for tekst, men risikabelt for logistikk. I Dynamon bruker vi optimering (Operations Research). Dette er ikke en kreativ forfatter, men en sylskarp matematiker som fungerer som din beslutningsstøtte.
Forskjellen er avgjørende for resultatet:
| Egenskap | Generativ KI (f.eks. ChatGPT) | Optimering (Dynamon) |
|---|---|---|
| Metode | Mønstergjenkjenning og sannsynlighet | Matematisk modellering og logikk |
| Svar-garanti | Gir et svar som ser riktig ut | Gir det svaret som er matematisk best |
| Regelverk | Kan «bøye» regler for å skape flyt | Kan aldri bryte en lov eller tariffavtale |
| Resultat | Et kreativt førsteutkast | En lovlig, kjørbar plan |
I motsetning til generativ KI, som kan «hallusinere» eller dikte opp fakta, forholder en optimeringsmotor seg utelukkende til harde data og absolutte regler. For deg som leder betyr det en trygghet du kan stole på:
Lovlighet: Vi sikrer 100 % etterlevelse av Arbeidsmiljøloven, sentrale- og lokale avtaler.
Kvalitet: Systemet garanterer at kompetansekravene du har satt for hver vakt blir møtt.
Balanse: Motoren finner den optimale balansen mellom ansattes ønsker og driftens behov.
Turnusplanlegging er logistikk som møter mennesker. Vi bruker optimeringsteknologi nettopp fordi dette puslespillet er for viktig til å overlates til tilfeldigheter.
For organisasjonen gir det strategisk trygghet: Vi garanterer planer som følger lovverk og budsjett, slik at risikoen for avvik elimineres.
For de ansatte gir det operasjonell omsorg: Vi løser det krevende puslespillet der ansattes ønsker for fritid og ferie skal gå opp med avdelingens behov.
Dynamon erstatter ikke lederens skjønn – vi fjerner bare logistikk-hodepinen som står i veien for det. Ved å bruke matematisk optimering sikrer vi en plan som er både robust for driften og bærekraftig for menneskene.