Du har sikkert ofte undret dig over, “Hvad er enterprise AI?” Hvordan kan det hjælpe mig med at forbedre mine operationer?” Bekymr dig ikke, denne guide har til hensigt at besvare alle dine spørgsmål. 

‍

Enterprise AI refererer til softwareløsninger, der anvender nye teknologier som kunstig intelligens og maskinlæring for at strømline forretningsprocesser og drive bedre beslutningstagning. 

Med enterprise AI-markedet forudset til at vokse i fremtiden (op til 204,79 milliarder dollar i de næste fem år) er nu det bedste tidspunkt at investere i denne teknologi. 

I denne artikel vil du lære alt om, hvad enterprise AI er, herunder dets fordele og ulemper, og opdage nogle af de bedste løsninger på markedet. 

Lad os grave dybere! 

Hvad er Enterprise AI?

Enterprise AI er en kunstig intelligens- og maskinlæringsbaseret løsning, der sigter mod at forbedre dine forretningsfunktioner, såsom datainsamling og analyse.

Kort sagt tager enterprise AI al din virksomhedsoplysninger og får det bedste ud af dem, og præsenterer dem i et format, der er let for enhver at forstå. Som et resultat oplever du en stigning i medarbejderproduktivitet og strømline rutineopgaver gennem automatisering, hvilket øger din kundeservice og forsyningskædeflow, for eksempel. 

Enterprise AI arbejder dog ikke alene. Det anvender forskellige teknologier for at løse udfordringer, herunder naturlig sprogbehandling (NLP), maskinlæring og computer vision. 

Men er enterprise AI så forskellig fra almindelig AI? For svaret på dette spørgsmål, følg med os i næste afsnit. 

Hvad er forskellen mellem enterprise AI og almindelig AI?

Den primære forskel mellem enterprise AI og almindelig AI er dens formål. 

Enterprise AIs fokus er på at løse komplekse problemer inden for store virksomheder. Dens hovedmål er at automatisere forretningsprocesser og generere værdifulde og handlingsorienterede indsigter fra store mængder data.

Derudover er det højst tilpasseligt for at imødekomme de specifikke behov i en virksomhed, involverer tilpassede algoritmer, datamodeller og endda integrationer med andre eksisterende værktøjer.

Regelmæssig AI, derimod, har en mere generel hensigt uden at være meget tilpasselig. Du kan ikke tilpasse det til en specifik brugssag eller branche, og det sigter mod at udføre specifikke opgaver, såsom at generere billeder eller komme op med ideer. 

Kort sagt, enterprise AI arbejder på at løse forretningsrelaterede problemer, mens almindelig AI er mere generel. 

For at understrege dette punkt yderligere, lad os se på nogle eksempler på enterprise AI. 

Hvad er nogle eksempler på Enterprise AI?

Enterprise AI er super alsidig. For eksempel kan du forbedre din kundeservice ved hjælp af AI-drevne chatbots og andre assistenter til at håndtere brugerforespørgsler og billetter. Det kan gå så vidt som at optimere cybersikkerhed og hjælpe virksomheder med at træffe datadrevne beslutninger. 

Men lad os gennemgå nogle af de bedste eksempler og anvendelser af enterprise AI i mere detaljeret form: 

• Forsyningskædestyrelse: Enterprise AI hjælper leverandører i forsyningskædeindustrien med at reducere omkostninger og øge deres evne til at reagere på pludselige ændringer i efterspørgslen. Hvordan? Ved at spotte potentielle flaskehalse og optimere lageret. 
• Personlig markedsføring: Da enterprise AI analyserer præferencer og adfærd, kan det skabe mere målrettede og tilpassede anbefalinger eller annoncer. 
• Enterprise AI-søgning: Enterprise-søgning refererer til en medarbejders evne til at søge på tværs af virksomhedens interne viden og hurtigt finde det, de leder efter. Der er mange enterprise AI-søgeværktøjer derude, men et af de bedste er Guru. Denne løsning forbinder alle dine apps, chats og dokumenter i en enkelt kilde til sandhed. Og giver dig de svar, du har brug for, uden at du skal sortere gennem irrelevante resultater. 
• Human resources management: Enterprise AI automatiserer mange HR-opgaver som onboarding af nye medarbejdere, screening af CV'er og matchning af kandidater. Det hjælper også med at identificere nye træningsmuligheder og skabe de bedste fastholdelsesstrategier. 

Det er ikke alt — en enterprise AI-søgeplatform som Guru har gode funktioner som AI-drevne svar, der leverer nøjagtige oplysninger (også med kilder). Med Guru kan medarbejdere finde alt, hvad de ønsker, uden at forlade Slack, deres browser eller Guru-appen. 

Skal du virkelig bruge enterprise AI? Ligesom ethvert andet værktøj har enterprise AI sine fordele og ulemper. Lad os se på dem. 

Hvad er fordelene og ulemperne ved enterprise AI?

Enterprise AI-software kan ændre måden, du driver din virksomhed på gennem automatisering — og tage den til nye højder. 

Men hvor der er godt, er der også dårligt. 

Lad os se på begge dele og afdække enterprise AIs fordele og ulemper. 

Nøglefordele ved enterprise AI

Her er enterprise AIs mest væsentlige fordele: 

• Strømliner operationer: Dette er hovedformålet med dette værktøj, og det gør det ved at automatisere rutineopgaver, forbedre dine arbejdsprocesser og hjælpe med din digitale transformation. Som et resultat vil du opleve en stigning i produktivitet og effektivitet. 
• Forbedrer sikkerhed: Da enterprise AI håndterer store data, bør det have de bedste sikkerhedspraksisser og -foranstaltninger på plads for at beskytte det mod sikkerhedstrusler. Gode enterprise AI-værktøjer har effektive måder at opdage og reagere på trusler. 
• Håndterer data bedre: Enterprise AI spiser data til morgenmad. Det er i stand til hurtigt at analysere store mængder information, sortere det og hjælpe din beslutningsproces. 
• Forstærker kundeforhold: Næsten 64 % af virksomhedsejere mener at AI vil forbedre kundeforhold. Og det gør det! Gennem AI-chatbots kan folk hurtigt finde relevante oplysninger. Det forbedrer deres oplevelse og styrker relationer. 

Nu lad os gå over til den mørke side. 

Nøgleulemper ved enterprise AI

Her er ulemperne ved at bruge enterprise AI: 

• Kræver omhyggelig overvejelse: Desværre kan du ikke bare sige, at du vil implementere værktøjet, og så er det det. Denne beslutning kræver omhyggelig overvejelse samt ledelse. 
• Etiske bekymringer: Hvis ikke designet korrekt, vil enterprise AI-værktøjet rejse etiske bekymringer om dets anvendelse. Mange mennesker føler, at de data, der genereres af AI, ikke er præcise, men de har også bekymringer om brugen af følsomme oplysninger. 
• Databeskyttelse og sikkerhedsproblemer: Selv hvis det værktøj, du vælger, har de bedste sikkerhedsforanstaltninger, kan der ske hændelser, som kan påvirke dit omdømme og så mistillid. 

I den næste del af denne guide, lad os fokusere mere på enterprise AI-platforme. Men før vi kommer til de bedste værktøjer at bruge, lad os definere begrebet. 

Hvad er Enterprise AI-platforme?

Enterprise AI-platforme eller enterprise AI-software repræsenterer en teknologi, der fungerer som en datastyringsløsning for store virksomheder. Det anvender maskinlæringsmodeller til at øge operationel effektivitet ved at analysere strukturerede og ustrukturerede data fra forskellige kilder og gøre mening af det. 

Eller rettere sagt, omdanne det til handlingsorienterede indsigter, der forbedrer din beslutningstagning. 

Kort sagt er det en samlet central database udstyret med alle de nødvendige værktøjer til at analysere store datasæt for at skabe en dynamisk virksomhed og reducere driftsomkostninger. 

Med definitionen klar, lad os tale om de 10 bedste enterprise AI-værktøjer, der i øjeblikket er tilgængelige på markedet. 

10 bedste Enterprise AI-platforme at kende

Hvis du er klar til at investere i enterprise AI-platforme, er du heldig. Vi har lavet forskningen for dig og lavet en liste over de bedste AI-løsninger, som du kan tjekke ud lige efter, at du er færdig med at læse denne guide. 

Dyk ind! 

1. Guru

Guru er ikke kun meget god AI enterprise-software; det er også en medarbejder-intranet hub og en centraliseret vidensbase. 

Men i dag vil vi fokusere på Gurus enterprise-søgefunktion, der giver dig øjeblikkelige svar direkte i dit workflow. Og får dig til at undgå at sortere gennem de mange irrelevante søgeresultater, som andre værktøjer leverer. 

Kort sagt har Guru en sikker AI-drevet søgning, der leverer relevante oplysninger baseret på placering, tidligere stillede spørgsmål og mere. “Søgefunktionen giver let adgang til … den opdaterede kilde af information, vi har brug for for at udføre vores job.” Alt er på ét sted!” 

Derudover, med sine indbyggede naturlige sprog svar, vil du stoppe med at søge formålsløst efter de svar, du søger, da du vil få de bedste resultater for dine forespørgsler.

Men vi mener, at denne on-demand demo-video vil forklare alt bedre. 

2. Databricks

Databricks er en skybaseret dataintelligensplatform, der bruger datavidenskab, prædiktiv analyse og generativ AI til at håndtere store mængder information. 

Hvad appellerer ved Databricks? Nå, folk kan lide, at platformen er nem at bruge. Desuden, “Platformen skalerer ekstremt godt og hjælper virkelig med at bygge data- og AI-økosystemet inden for store virksomheder.” 

Med dette værktøj kan du udvikle enterprise AI-applikationer ved hjælp af dine data, der er sikre og private. Derudover, ved at bruge naturligt sprog, giver du dine teammedlemmer mulighed for at opdage nye handlingsdygtige indsigter, der vil gøre dine processer mere effektive. 

Kilde: G2

3. H2O Driverless AI

H2O Driverless AI er et værktøj, der bruger automatisering og hurtig computingkraft fra GPU'er til at drive optimering, innovation og effektivitet. 

“DAI hjælper meget med automatiseringen af vores services. Det strømliner processen betydeligt for funktionselektering, generation, modelkonstruktion, modeltest og ensemblebygning og -implementering.” 

Det betyder, at dette værktøj giver dataforskere mulighed for at arbejde hurtigere og mere effektivt med AI-projekter gennem nøgleopgaver inden for maskinlæring og procesautomatisering. 

Desuden har det avancerede funktionaliteter som datavisualisering, funktionsteknik og lav-latens implementering. 

Kilde: Capterra

4. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio leverer en datavidenskab og maskinlærings AI-model, der hjælper virksomheder med at accelerere deres digitale transformation. 

Dette AI-system tilbyder data governance funktionaliteter, hvilket betyder, at du bedre kan mindske drift og bias. Desuden forenkler det eksperimentering og implementering, forbedrer modeludvikling og fremskynder datapræparation. 

IBM Watson Studio har også open-source værktøjer og drag-and-drop funktioner, der gør det muligt for folk at samarbejde på samme platform, hvilket igen øger produktiviteten.

“Integration med de eksisterende API'er og fleksibilitet [af]  implementeringen af instanser i forskellige miljøer er de bedste funktioner i IBM Watson Studio.” 

Kilde: G2

5. Dataiku

Dataiku tilbyder en intuitiv platform for hverdags AI, som giver din virksomhed mulighed for at bygge projekter hurtigere og arbejde i et sikkert, beskyttet miljø.

Generelt forbindes Dataiku dine mennesker, arbejdsprocesser og teknologier på ét centraliseret sted, hvilket giver dataeksperter mulighed for at samarbejde effektivt og forvalte risici bedre. 

“Det sparer mig en masse tid når jeg renser data og blander forskellige sprog og teknologier som SQL, Python og R i det samme projekt.” 

Dataiku integrerer også med generative AI-tjenester, herunder OpenAI’s ChatGPT, AWS, Hugging Face osv. 

Kilde: Capterra

6. DataRobot

DataRobot er en maskinlæringsplatform med AI-funktioner, der giver dig mulighed for at bygge nøjagtige forudsigelsesmodeller og samle dem alle på ét sted.

Dette værktøj har en meget skalerbar ramme, hvilket betyder, at det kan overvåge og analysere ydeevne i stor skala med realtidsalarmer og værdifulde indsigter. Dette resulterer i kontinuerlig forbedring og optimering for din virksomhed, da du klart kan se din rentabilitet og præstation. 

“Platformen forcere klart gennem populære og niche-modelleringsmetoder med dine data, og præsenterer dig derefter for en masse metrics … og har endda implementeringsmuligheder.”

Kilde: Capterra

7. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker tilbyder en maskinlæringstjeneste til forbedring af dine arbejdsgange og giver dig mulighed for hurtigt at bygge og træne ML-modeller i stor skala. 

Med dette værktøj og dets no-code grænseflader kan du strømline dine datahåndteringsinitiativer og finde den bedste måde at organisere store mængder strukturerede og ustrukturerede data på. 

Hvad kan du gøre med Amazon SageMaker? Du kan bygge, træne og implementere ML-modeller ved hjælp af pipelines, profilerere, debuggeres og mere i en integreret udviklingsmiljø. 

Desuden får du forenklede adgangskontroller og gennemsigtighed over alle dine ML-projekter.

“SageMaker gør det meget nemt at træne og implementere modeller.” 

Kilde: Capterra

8. Google Cloud Vertex AI

Vertex AI er Google Clouds helt egen enterprise AI-platform, der hjælper virksomheder med at bygge og implementere maskinlæringsmodeller hurtigere.

Dette værktøj hjælper dig med at bygge og bruge generative AI til hurtig prototyping samt testning af modeller. Det har en række funktioner, såsom AutoML, MLOps, modelimplementering og tilpasset modeltræning.

Derudover har Vertex forudsigelser til at forudsige mønstre baseret på data og en metode til at opsummere, klassificere og udtrække værdifuld information fra den viden, du indsamler. 

“Den facilitering af samlet analytics er en fornøjelse i sig selv, men det [...] spænding og eksperimentering er, hvor transformation brygges.” 

Kilde: Google

9. C3 AI

C3 AI er en enterprise AI-løsning, som virksomheder kan bruge til at accelerere digital transformation ved effektivt at analysere flere datasæt. 

C3 AI har flere anvendelser. 

Én, du kan bygge og implementere enterprise AI-apps, der låser op for bedre forretningsværdi. To, det fungerer som en samlet vidensbase, der gør det muligt for virksomheder at låse op for værdifuld indsigt gennem en intuitiv chatgrænseflade og søgning. 

Desuden har du hurtig adgang til relevante indsigt på tværs af alle eksisterende værktøjer og systemer, så du kan træffe bedre datadrevne beslutninger i fremtiden.  

Kilde: C3.ai

10. Microsoft Azure

Microsoft Azure er sidst på vores liste, men stadig et relevant cloud-computing-værktøj, der gør din organisation mere effektiv.

Azure har mange funktioner, som edge, on-site, hybrid og multicloud, hvilket giver dig fleksibiliteten til at innovere fra hvor som helst og modernisere din IT-infrastruktur. 

“Azure har det hele, og kan udvides af dig eller tusinder af udviklere, så uanset din belastning, har Azure [dig] dækket fra små statiske websteder til planetskala-systemer.” 

Hvad er fremtiden for enterprise AI?

Ifølge PwC, kan AI-teknologi generere $15,7 trillioner i indtægter inden 2030, hvilket øger GDPR for lokale økonomier med 26%. 

Derudover, Mordor Intelligence siger at digitaliseringen af store virksomheder er her, præget af avancerede digitale teknologier såsom Internet of Things (IoT), blockchain-teknologi og edge computing. 

Integration med andre teknologier vil forbedre enterprise AIs evne til at analysere enorme mængder data i realtid mere effektivt. Derudover vil det styrke sikkerheden og gennemsigtigheden, hvilket øger tilliden til løsninger inden for kunstig intelligens.

Generelt vil enterprise AI-markedet fortsætte med at vokse, nå $270,06 milliarder inden 2032. 

Den vigtigste konklusion

Har denne artikel kastet lys over emnet? Svar den på dette spørgsmål: “Hvad er enterprise AI?” 

Vi håber det. Vi har arbejdet hårdt for at give dig alle fakta og gøre denne nye teknologi mindre skræmmende. 

Hvis du vil lære enterprise AI at kende helt tæt på, så prøv Guru! 

Dette værktøj vil få dig til at glemme traditionel søgning og gøre det uendeligt bedre. I løbet af ingen tid vil du sige ‘farvel’ til konteksskift og få adgang til alle dine data direkte i dit workflow.

Vær ikke genert — tilmeld dig Guru gratis. 

‍