Du har sannsynligvis ofte lurt på, „Hva er bedrifts-AI?” Hvordan kan det hjelpe meg med å forbedre mine operasjoner?” Ikke bekymre deg, denne guiden har som mål å svare på alle dine spørsmål. 

‍

Enterprise AI refererer til programvareløsninger som bruker nye teknologier som kunstig intelligens og maskinlæring for å effektivisere forretningsprosesser og drive bedre beslutningstaking. 

Med bedrifts-AI-markedet forutsatt å vokse i fremtiden (opptil 204,79 milliarder dollar de neste fem årene) er nå den beste tiden å investere i denne teknologien. 

I denne artikkelen vil du lære alt om hva enterprise AI er, inkludert dets fordeler og ulemper, og oppdage noen av de beste løsningene på markedet. 

La oss dykke inn! 

Hva er Enterprise AI?

Bedrifts-AI er en løsning basert på kunstig intelligens og maskinlæring som har som mål å forbedre dine forretningsfunksjoner, som dataregistrering og analyse.

Enkelt sagt, bedrifts-AI tar all informasjonen fra selskapet ditt og utnytter den best mulig, og presenterer den i et format som er lett å forstå for alle. Som et resultat opplever du en økning i ansattes produktivitet og strømlinjeformer rutineoppgaver gjennom automatisering, noe som forbedrer kundeservicen og forsyningskjedearbeidene, for eksempel. 

Bedrifts-AI jobber imidlertid ikke alene. Det bruker forskjellige teknologier for å løse utfordringer, inkludert naturlig språkprosessering (NLP), maskinlæring, og datavisjon. 

Men er enterprise AI så forskjellig fra vanlig AI? For svaret på dette spørsmålet, følg oss i neste seksjon. 

Hva er forskjellen mellom bedrifts-AI og vanlig AI?

Den største forskjellen mellom enterprise AI og vanlig AI er dens formål. 

Bedrifts-AIs fokus er på å løse komplekse problemer innen store selskaper. Hovedmålet er å automatisere forretningsprosesser og generere verdifulle og handlingsrettede innsikter fra store datamengder.

I tillegg er det høyt tilpassbart for å møte de spesifikke behovene til en virksomhet, med tilpassede algoritmer, datamodeller, og til og med integrasjoner med andre eksisterende verktøy.

Vanlig AI, derimot, har et mer generelt formål uten å være høyt tilpassbart. Du kan ikke tilpasse det til en spesifikk bruksanvendelse eller industri, og det har som mål å utføre spesifikke oppgaver, som å generere bilder eller komme med ideer. 

Avslutningsvis arbeider enterprise AI for å løse forretningsrelaterte problemer, mens vanlig AI er mer generell. 

For å utdype dette ytterligere, la oss se på noen eksempler på bedrifts-AI. 

Hva er noen eksempler på enterprise AI?

Enterprise AI er superallsidig. For eksempel kan du forbedre kundeopplevelsen din ved å bruke AI-drevne chatteboter og andre assistenter, for å håndtere brukerhenvendelser og billetter. Det kan gå så langt som å optimalisere cybersikkerhet og hjelpe bedrifter med å ta datadrevne beslutninger. 

Men la oss gå gjennom noen av de beste eksemplene og bruksområdene for bedrifts-AI i mer detalj: 

• Forsyningskjedeadministrasjon: Enterprise AI hjelper leverandører i forsyningskjedeindustrien med å redusere kostnader og øke evnen til å svare på plutselige endringer i etterspørselen. Hvordan? Ved å oppdage potensielle flaskehalser og optimalisere lagerbeholdning. 
• Personalisert markedsføring: Siden enterprise AI analyserer preferanser og atferd, kan det lage mer målrettede og tilpassede anbefalinger eller annonser. 
• Bedrifts-AI-søk: Bedriftssøk henviser til en ansatts evne til å søke over selskapets interne kunnskap og raskt finne det de leter etter. Det finnes mange enterprise AI-søkeverktøy der ute, men en av de beste er Guru. Denne løsningen kobler alle appene dine, samtaler og dokumenter i en enkelt kilde til sannhet. Og gir deg svarene du trenger uten å måtte sortere gjennom irrelevante resultater. 
• HR-administrasjon: Enterprise AI automatiserer mange HR-oppgaver som onboarding av nye ansatte, screening av CV-er, og matching av kandidater. Det hjelper også med å identifisere nye opplæringsmuligheter og utvikle den beste strategien for oppbevaring. 

Dette er ikke alt — en enterprise AI-søkeplattform som Guru har flotte funksjoner som AI-drevne svar som gir nøyaktig informasjon (også med kilder). Med Guru kan ansatte finne alt de ønsker uten å forlate Slack, nettleseren sin eller Guru-appen. 

Bør du virkelig bruke enterprise AI? Som med alle andre verktøy, har enterprise AI sine fordeler og ulemper. La oss se over dem. 

Hva er fordelene og ulempene med enterprise AI?

Enterprise AI-programvare kan endre hvordan du driver virksomheten din gjennom automatisering — og ta den til nye høyder. 

Men der det er godt, er det også dårlig. 

La oss se på begge og avdekke fordelene og ulempene med bedrifts-AI. 

Nøkkelfordeler ved enterprise AI

Her er de mest essensielle fordelene med bedrifts-AI: 

• Strømlinjeformer driften: Dette er hovedformålet med dette verktøyet, og det gjør dette ved å automatisere rutineoppgaver, forbedre arbeidsflytene dine, og hjelpe med den digitale transformasjonen din. Som et resultat, vil du oppleve en økning i produktivitet og effektivitet. 
• Forbedrer sikkerheten: Siden enterprise AI håndterer store datamengder, bør den ha sikkerhetsbeste praksis og tiltak på plass for å beskytte mot brudd. Gode enterprise AI-verktøy har effektive metoder for å oppdage og respondere på trusler. 
• Håndterer data bedre: Enterprise AI spiser data til frokost. Det er i stand til å analysere store mengder informasjon raskt, sortere det, og hjelpe deg med beslutningsprosessen. 
• Øker kundeforhold: Nesten 64% av bedriftsledere mener at AI vil forbedre kundeforhold. Og det gjør det! Gjennom AI-chatboter kan folk raskt oppdage relevant informasjon. I sin tur forbedrer det opplevelsen deres og styrker forholdene. 

Nå, la oss gå over til den mørke siden. 

Nøkkelulemper ved enterprise AI

Her er ulempene ved å bruke enterprise AI: 

• Krever nøye vurdering: Dessverre kan du ikke bare si at du vil implementere verktøyet og så er det gjort. Denne avgjørelsen krever nøye vurdering samt ledelse. 
• Etiske bekymringer: Hvis ikke verktøyet for enterprise AI er designet riktig, vil det heve etiske bekymringer om bruken. Mange mennesker føler at dataene generert av AI ikke er nøyaktige, men de har også bekymringer om bruken av sensitiv informasjon. 
• Datafordel og sikkerhetsproblemer: Selv om verktøyet du velger har de beste sikkerhetstiltakene på plass, skjer det hendelser som kan påvirke ryktet ditt og skape mistillit. 

I neste del av denne guiden, la oss fokusere mer på plattformer for bedrifts-AI. Men før vi kommer til de beste verktøyene som kan brukes, la oss definere begrepet. 

Hva er Enterprise AI-plattformer?

Enterprise AI-plattformer eller enterprise AI-programvare representerer en teknologi som fungerer som en datastyringsløsning for store bedrifter. Den bruker maskinlæringsmodeller for å øke driftseffektiviteten ved å analysere strukturerte og ustrukturerte data fra forskjellige kilder og sette mening i dem. 

Eller rettere sagt, gjøre det til handlingsrettede innsikter som forbedrer beslutningsprosessen din. 

I korte trekk, er det en samlet sentral database utstyrt med alle nødvendige verktøy for å analysere store datasett for å skape en dynamisk virksomhet og redusere driftskostnader. 

Med definisjonen ute av verden, la oss snakke om de 10 beste verktøyene for bedrifts-AI som for tiden er tilgjengelige på markedet. 

10 Topp Enterprise AI-plattformer å kjenne til

Hvis du er klar til å investere i plattformer for bedrifts-AI, er du heldig. Vi har gjort forskningen for deg og laget en liste over de beste AI-løsningene du kan sjekke ut rett etter å ha lest denne guiden. 

Dykk inn! 

1. Guru

Guru er ikke bare et veldig godt programvare for bedrifts-AI; det er også en intranettløsning for ansatte og en sentralisert kunnskapsbase. 

Men i dag skal vi fokusere på Gurus evne til bedriftsøk som gir deg umiddelbare svar rett i arbeidsflyten din. Og få deg til å unngå å sortere gjennom de mange irrelevante søkeresultatene de andre verktøyene gir. 

I korte trekk har Guru et sikkert AI-drevet søk som leverer relevant informasjon basert på plassering, tidligere stilte spørsmål og mer. „Søkefunksjonen gir enkelt tilgang til … den oppdaterte kilden til informasjonen vi trenger for å få jobben vår gjort. Alt er på ett sted!” 

I tillegg, med sine innebygde svar i naturlig språk, vil du slutte å lete målløst etter svarene du søker, siden du vil få de beste resultatene for forespørslene dine.

Men vi mener at denne demonstrasjonsvideoen på forespørsel vil forklare alt bedre. 

2. Databricks

Databricks er en skybasert dataintelligensplattform som bruker datavitenskap, prediktiv analyse, og generativ AI for å håndtere enorme mengder informasjon. 

Hva appellerer ved Databricks? Vel, folk liker at plattformen er enkel å bruke. Dessuten, “Plattformen skalerer ekstremt godt og hjelper virkelig å bygge data- og AI-økosystemet innen store bedrifter.” 

Med dette verktøyet kan du utvikle applikasjoner for bedrifts-AI ved hjelp av dine data som er trygge og private. Dessuten, ved å bruke naturlig språk, gir du folk i teamet ditt mulighet til å oppdage nye handlingsinnsikter som vil gjøre prosessene dine mer effektive. 

Kilde: G2

3. H2O Driverless AI

H2O Driverless AI er et verktøy som bruker automatisering og rask datakraft fra GPU-er for å drive optimalisering, innovasjon, og effektivitet. 

„DAI bistår stort i automatiseringen av tjenestene våre. Det strømlinjeformer prosessen for funksjonsvalg, generering, modellkonstruksjon, modelltesting, og ensembleoppbygging og distribusjon.” 

Dette betyr at dette verktøyet gir dataforskere muligheten til å jobbe med AI-prosjekter raskere og mer effektivt gjennom viktige oppgaver innen maskinlæring og prosessautomatisering. 

Dessuten har det avanserte funksjoner som datavisualisering, funksjonsutvikling, og distribusjon med lav ventetid. 

Kilde: Capterra

4. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio gir en datavitenskap- og maskinlærings-AI-modell som hjelper bedrifter med å akselerere sin digitale transformasjon. 

Dette AI-systemet tilbyr datastyringsmuligheter, noe som betyr at du kan bedre håndtere drift og skjevhet. I tillegg forenkler det eksperimentering og distribusjon, forbedrer modellutvikling, og fremskynder dataklargjøring. 

IBM Watson Studio har også open-source-verktøy og dra-og-slipp-funksjoner som lar folk samarbeide på samme plattform, noe som igjen øker produktiviteten.

“Integrasjonen med eksisterende API-er og fleksibiliteten [til] distribusjonen av instanser i forskjellige miljøer er de beste funksjonene til IBM Watson Studio.” 

Kilde: G2

5. Dataiku

Dataiku tilbyr en intuitiv plattform for hverdags-AI, som gir virksomheten din muligheten til å bygge prosjekter raskere og arbeide i et trygt, beskyttet miljø.

Totalt sett kobler Dataiku folkene dine, arbeidsflytene dine og teknologiene dine på ett sentralisert sted, noe som gjør det mulig for dataeksperter å samarbeide effektivt og håndtere risiko bedre. 

“Det sparer meg mye tid når jeg rengjør data og blander forskjellige språk og teknologier som SQL, Python og R i samme prosjekt.” 

Dataiku integreres også med generative AI-tjenester, inkludert OpenAI’s ChatGPT, AWS, Hugging Face, etc. 

Kilde: Capterra

6. DataRobot

DataRobot er en plattform for maskinlæring med AI-funksjoner som lar deg bygge nøyaktige prognosemodeller og samle dem alle på ett sted.

Dette verktøyet har et svært skalerbart rammeverk, noe som betyr at det kan overvåke og analysere ytelse i stor skala med sanntidsvarsler og verdifulle innsikter. Dette resulterer i kontinuerlig forbedring og optimalisering for virksomheten din, da du tydelig kan se lønnsomheten og ytelsen din. 

“Plattformen gjør absolutt et dypdykk gjennom populære og nisjemodelleringsmetoder med dataene dine, presenterer deg for en mengde metrikker i etterkant … og har til og med distribusjonsalternativer.”

Kilde: Capterra

7. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker tilbyr en tjeneste for maskinlæring for å forbedre arbeidsflytene dine og gir en måte å raskt bygge og trene ML-modeller i stor skala. 

Med dette verktøyet og dets kodefrie grensesnitt kan du strømlinjeforme databasene dine og finne den beste måten å organisere store mengder strukturerte og ustrukturerte data. 

Hva kan du gjøre med Amazon SageMaker? Vel, du kan bygge, trene og distribuere ML-modeller ved å bruke pipeliner, profilerere, feilsøkere og mer i et integrert utviklingsmiljø. 

Dessuten får du forenklede tilgangskontroller og gjennomsiktighet over alle ML-prosjektene dine.

“SageMaker gjør det veldig enkelt å trene og distribuere modeller.” 

Kilde: Capterra

8. Google Cloud Vertex AI

Vertex AI er Google Clouds egen bedrifts-AI-plattform som hjelper selskaper med å bygge og distribuere maskinlæringsmodeller raskere.

Dette verktøyet hjelper deg med å bygge og bruke generativ AI for rask prototyping, samt testing av modeller. Det har en rekke funksjoner, som AutoML, MLOps, modelldistribusjon og trening av tilpassede modeller.

Videre har Vertex prognoser for å forutsi mønstre basert på data, og en metode for å oppsummere, klassifisere og hente verdifull informasjon fra kunnskapen du samler inn. 

“Den tilretteleggingen av enhetlig analyse er en fryd i seg selv, men [...] spenning og eksperimentering er der transformasjonen brygges.” 

Kilde: Google

9. C3 AI

C3 AI er en AI-løsning for bedrifter som virksomheter kan bruke for å akselerere digital transformasjon ved effektivt å analysere flere datasett. 

C3 AI har flere bruksområder. 

For det første kan du bygge og distribuere AI-apper for bedrifter som låser opp bedre forretningsverdi. For det andre fungerer det som en enhetlig kunnskapskilde som gjør det mulig for selskaper å låse opp verdifulle innsikter gjennom et intuitivt chat-grensesnitt og søk. 

Dessuten har du rask tilgang til relevante innsikter på tvers av alle eksisterende verktøy og systemer slik at du kan ta bedre datadrevne beslutninger i fremtiden.  

Kilde: C3.ai

10. Microsoft Azure

Microsoft Azure er sist på vår liste, men fortsatt et relevant verktøy for skyarbeid som gjør organisasjonen din mer effektiv.

Azure har mange egenskaper, som edge, on-premise, hybrid og multicloud, noe som gir deg fleksibiliteten til å innovere fra hvor som helst og modernisere IT-infrastrukturen din. 

“Azure har alt og kan utvides av deg eller tusenvis av utviklere, så uansett vekt, har Azure [det] dekket fra små statiske nettsteder til planetstorsystemer.” 

Hva er fremtiden for Enterprise AI?

Ifølge PwC kan AI-teknologi generere $15.7 billioner i inntekter innen 2030, noe som øker GDPR for lokale økonomier med 26%. 

Dessuten, Mordor Intelligence sier at digitaliseringen av store selskaper er her, preget av avanserte digitale teknologier som Internet of Things (IoT), blokkjede-teknologi og edge computing. 

Integrasjonen med andre teknologier vil forbedre bedrifts-AIs evne til å analysere enorme mengder data i sanntid mer effektivt. I tillegg vil det styrke sikkerheten og åpenheten, noe som øker tilliten til løsninger med kunstig intelligens.

Generelt vil markedet for enterprise AI fortsette å vokse, og nå $270,06 milliarder innen 2032. 

Bunnlinjen

Har denne artikkelen belyst dette emnet? Besvarer det dette spørsmålet: “Hva er enterprise AI?” 

Vi håper det. Vi har jobbet hardt for å gi deg alle fakta og gjøre denne nye teknologien mindre skremmende. 

Hvis du vil bli kjent med enterprise AI på nært hold, prøv Guru! 

Dette verktøyet vil få deg til å glemme tradisjonell søk og gjøre det uendelig bedre. På kort tid vil du si 'ha det' til kontekstavbrudd og få tilgang til alle dataene dine direkte i arbeidsflyten.

Ikke vær sjenert — meld deg på Guru gratis. 

‍