Du har förmodligen ofta undrat, “Vad är företags-AI? Hur kan det hjälpa mig att förbättra mina verksamheter?” Oroa dig inte, denna guide syftar till att svara på alla dina frågor. 

‍

Enterprise AI avser mjukvarulösningar som använder nya teknologier som artificiell intelligens och maskininlärning för att effektivisera affärsprocesser och driva bättre beslutsfattande. 

Med marknaden för företags-AI som förutspås växa i framtiden (upp till 204,79 miljarder dollar under de kommande fem åren) är nu den bästa tiden att investera i denna teknik. 

I denna artikel kommer du att lära dig allt om vad enterprise AI är, inklusive dess fördelar och nackdelar, och upptäcka några av de bästa lösningarna på marknaden. 

Låt oss dyka in! 

Vad är Enterprise AI?

Företags-AI är en artificiell intelligens och maskininlärning – baserad lösning som syftar till att förbättra dina affärsfunktioner, såsom datainsamling och analys.

Enkelt uttryckt, företags-AI tar all din företagsinformation och gör det mesta av den, och presenterar den i ett format som är lätt att förstå för alla. Som ett resultat får du en ökning av anställdas produktivitet och kan effektivisera rutinuppgifter genom automatisering, vilket förbättrar din kundservice och dina arbetsflöden i leveranskedjan, till exempel. 

Företags-AI fungerar dock inte ensam. Det använder olika teknologier för att lösa utmaningar, inklusive naturlig språkbehandling (NLP), maskininlärning och datorseende. 

Men är enterprise AI verkligen annorlunda än vanlig AI? För svaret på denna fråga, följ med oss i nästa avsnitt. 

Vad är skillnaden mellan företags-AI och vanlig AI?

Huvudskillnaden mellan enterprise AI och vanlig AI är dess syfte. 

Företags-AIs fokus ligger på att lösa komplexa problem inom stora företag. Dess huvudmål är att automatisera affärsprocesser och generera värdefulla och handlingsbara insikter från stora mängder data.

Dessutom är den mycket anpassningsbar för att möta ett företags specifika behov, involverande skräddarsydda algoritmer, datamodeller och till och med integrationer med andra befintliga verktyg.

Vanlig AI, å sin sida, har ett mer allmänt syfte utan att vara mycket anpassningsbar. Du kan inte skräddarsy den till ett specifikt användningsfall eller bransch, och den syftar till att utföra specifika uppgifter, såsom generering av bilder eller komma på idéer. 

Sammanfattningsvis arbetar enterprise AI för att lösa affärsrelaterade problem, medan vanlig AI är mer generell. 

För att driva hem denna poäng, låt oss titta på några exempel på företags-AI. 

Vilka är några exempel på Enterprise AI?

Enterprise AI är super mångsidig. Till exempel kan du förbättra din kundupplevelse med AI-drivna chatbotar och andra assistenter för att hantera användarförfrågningar och ärenden. Det kan gå så långt som att optimera cybersäkerhet och hjälpa företag att fatta datadrivna beslut. 

Men låt oss gå igenom några av de bästa exemplen och användningsfallen för företags-AI i mer detalj: 

• Leveranskedjehantering: Enterprise AI hjälper leverantörer inom leveranskedjeindustrin att minska kostnader och öka sin förmåga att svara på plötsliga förändringar i efterfrågan. Hur? Genom att upptäcka potentiella flaskhalsar och optimera lager. 
• Personlig marknadsföring: Eftersom enterprise AI analyserar preferenser och beteenden, kan det skapa mer riktade och skräddarsydda rekommendationer eller annonser. 
• Företags-AI-sökning: Företagssökning avser en anställds förmåga att söka genom företagets interna kunskap och snabbt hitta vad de letar efter. Det finns många verktyg för enterprise AI-sökning däri, men en av de bästa är Guru. Den här lösningen kopplar samman alla dina appar, chattar och dokument i en enda sanningskälla. Och ger dig de svar du behöver utan att sortera genom irrelevanta resultat. Och ger dig de svar du behöver utan att sortera igenom irrelevanta resultat. 
• Personalhantering: Enterprise AI automatiserar många HR-uppgifter som att anställa nya, granska CV: n och matcha kandidater. Det hjälper också till att identifiera nya utbildningsmöjligheter och skapa den bästa strategin för att behålla medarbetare. 

Detta är inte allt – en plattform för företags-AI-sökning som Guru har trevliga funktioner som AI-drivna svar som levererar exakt information (även med källor). Med Guru kan anställda hitta allt de önskar utan att lämna Slack, sin webbläsare eller Guru-appen. 

Är det verkligen så viktigt att använda enterprise AI? Som med alla andra verktyg har enterprise AI sina fördelar och nackdelar. Låt oss titta på dem. 

Vad är fördelarna och nackdelarna med enterprise AI?

Företags-AI-programvara kan förändra sättet du driver ditt företag på genom automatisering — och ta det till nya höjder. 

Men där det finns gott, finns det också ont. 

Låt oss se på båda och avtäcka företags-AIs fördelar och nackdelar. 

Nyckelfördelar med enterprise AI

Här är företags-AIs mest väsentliga fördelar: 

• Effektiviserar verksamheten: Detta är huvudsyftet med detta verktyg och det gör det genom att automatisera rutinuppgifter, förbättra dina arbetsflöden och hjälpa till med din digitala transformation. Som ett resultat kommer du att uppleva en ökning i produktivitet och effektivitet. 
• Förbättrar säkerheten: Eftersom enterprise AI hanterar stora mängder data bör den ha säkerhetsbästa praxis och åtgärder på plats för att skydda den från intrång. Bra enterprise AI-verktyg har effektiva sätt att upptäcka och reagera på hot. 
• Hantera data bättre: Enterprise AI äter data till frukost. Den kan analysera stora volymer av information snabbt, sortera dem och hjälpa din beslutsprocess. 
• Ökar kundrelationer: Nästan 64% av företagsägare tror att AI kommer att förbättra kundrelationer. Och det gör det! Genom AI-chatbotar kan människor snabbt upptäcka relevant information. I sin tur förbättrar det deras upplevelse och stärker relationer. 

Nu, låt oss gå över till den mörka sidan. 

Nyckelnackdelar med enterprise AI

Här är nackdelarna med att använda enterprise AI: 

• Kräver noggrant övervägande: Tyvärr kan du inte bara säga att du vill implementera verktyget och det är det. Detta beslut kräver noggrant övervägande såväl som ledning. 
• Etiska bekymmer: Om inte designad korrekt kommer verktyget för enterprise AI att väcka etiska bekymmer kring dess användning. Många människor känner att de data som genereras av AI inte är exakta, men de har också oro för användning av känslig information. 
• Integritets- och säkerhetsfrågor: Även om det valda verktyget har de bästa säkerhetsåtgärderna på plats, händer det incidenter, vilket kan påverka ditt rykte och skapa misstro. 

I nästa del av denna guide, låt oss fokusera mer på företags-AI-plattformar. Men innan vi kommer till de bästa verktygen att använda, låt oss definiera begreppet. 

Vad är Enterprise AI-plattformar?

Enterprise AI-plattformar eller enterprise AI-mjukvara representerar en teknologi som fungerar som en datastyrningslösning för stora företag. Den använder maskininlärningsmodeller för att öka operativ effektivitet genom att analysera strukturerad och ostrukturerad data från olika källor och ge mening åt den. 

Eller snarare, omvandla den till handlingsbara insikter som förbättrar ditt beslutsfattande. 

I korthet, det är en enhetlig central databas utrustad med alla nödvändiga verktyg för att analysera stora datamängder för att skapa ett dynamiskt företag och minska driftskostnaderna. 

Med definitionen ut ur vägen, låt oss prata om de 10 bästa företags-AI-verktygen som för närvarande finns på marknaden. 

10 bästa Enterprise AI-plattformar att känna till

Om du är redo att investera i företags-AI-plattformar, har du tur. Vi gjorde forskningen åt dig och skapade en lista med de bästa AI-lösningarna som du kan kolla in direkt efter att du har läst denna guide. 

Dyk in! 

1. Guru

Guru är inte bara mycket bra företags-AI-programvara; det är också en intranät-hubb för anställda och en centraliserad kunskapsbas. 

Men idag kommer vi att fokusera på Gurus företags-sökningsförmåga som ger dig omedelbara svar direkt i ditt arbetsflöde. Och gör att du kan undvika att sortera bland många irrelevanta sökresultat som andra verktyg tillhandahåller. 

Kort sagt har Guru en säker AI-drivna sökfunktion som levererar relevant information baserat på läge, tidigare ställda frågor och mer. “Sökfunktionen ger lätt åtkomst till … den uppdaterade källan av information vi behöver för att få vårt jobb gjort. Allt finns på ett ställe!” 

Dessutom, med sina inbyggda svar i naturligt språk, kommer du att sluta söka utan mål efter de svar du söker eftersom du kommer att få de bästa resultaten för dina förfrågningar.

Men vi tror att denna demovideo efter begäran kommer att förklara allt bättre. 

2. Databricks

Databricks är en molnbaserad plattform för datateknik som använder datavetenskap, prediktiv analys och generativ AI för att hantera stora datamängder. 

Vad lockar med Databricks? Tja, folk gillar att plattformen är lätt att använda. Dessutom, “Plattformen skalas extremt bra och hjälper verkligen att bygga datan och AI-ekosystemet inom stora företag.” 

Med detta verktyg kan du utveckla företags-AI-applikationer med dina data som är säkra och privata. Dessutom, genom att använda naturligt språk, ger du ditt team möjlighet att upptäcka nya handlingsbara insikter som kommer att göra dina processer mer effektiva. 

Källa: G2

3. H2O Driverless AI

H2O Driverless AI är ett verktyg som använder automatisering och snabb datorkraft från GPU:er för att driva optimering, innovation och effektivitet. 

“DAI hjälper mycket med automatiseringen av våra tjänster. Det strömlinjeformar processen för funktionsval, generation, modellkonstruktion, modelltestning och ensemblebyggande och distribution.” 

Detta innebär att det här verktyget gör det möjligt för datavetare att arbeta på AI-projekt snabbare och mer effektivt genom viktiga maskininlärningsuppgifter och processautomatisering. 

Dessutom har den avancerade funktioner såsom datavisualisering, funktionsingenjörskap och låg latensdistribution. 

Källa: Capterra

4. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio tillhandahåller en datavetenskap- och maskininlärnings AI-modell som hjälper företag att påskynda sin digitala transformation. 

Detta AI-system erbjuder kapabiliteter för datastyrning, vilket innebär att du kan mildra avvikelse och fördomar på ett bättre sätt. Dessutom förenklar det experimentering och distribution, förbättrar modellutvecklingen och snabbar upp datatillberedningen. 

IBM Watson Studio har också verktyg med öppen källkod och dra-och-släpp-funktioner som gör att människor kan samarbeta på samma plattform, vilket i sin tur ökar produktiviteten.

“Integrationen med de befintliga API:erna och flexibiliteten [av] distributionernas instanser i olika miljöer är de bästa funktionerna i IBM Watson Studio.” 

Källa: G2

5. Dataiku

Dataiku erbjuder en intuitiv plattform för vardaglig AI, som ger ditt företag möjlighet att bygga projekt snabbare och arbeta i en säker, skyddad miljö.

Övergripande kopplar Dataiku samman dina människor, arbetsflöden och teknologier på en centraliserad plats, vilket gör det möjligt för dataexperter att samarbeta effektivt och hantera risker bättre. 

“Det sparar mig mycket tid när jag rengör data och blandar olika språk och teknologi som SQL, Python och R i samma projekt.” 

Dataiku integreras också med generativa AI-tjänster, inklusive OpenAI’s ChatGPT, AWS, Hugging Face, osv. 

Källa: Capterra

6. DataRobot

DataRobot är en plattform för maskininlärning med AI-möjligheter som gör att du kan bygga noggranna prediktiva modeller och sammanföra dem alla på ett ställe.

Detta verktyg har en höggradigt skalbar ramverk, vilket innebär att det kan övervaka och analysera prestanda i stor skala med realtidsaviseringar och värdefulla insikter. Detta resulterar i kontinuerlig förbättring och optimering för ditt företag, eftersom du tydligt kan se din lönsamhet och prestation. 

“Plattformen brunforce:ar absolut genom populära och nischade modellerings tekniker med dina data, presenterar dig för en massa mätvärden efteråt … och har till och med distributionsalternativ.”

Källa: Capterra

7. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker erbjuder en tjänst för maskininlärning för att förbättra dina arbetsflöden och ger ett sätt att snabbt bygga och träna ML-modeller i stor skala. 

Med det här verktyget och dess kodfria gränssnitt kan du strömlinjeforma dina datahanteringsinitiativ och hitta det bästa sättet att organisera stora volymer av strukturerad och ostrukturerad data. 

Vad kan du göra med Amazon SageMaker? Ja, du kan bygga, träna och distribuera ML-modeller med hjälp av pipelines, profilerare, debugger och mer i en integrerad utvecklingsmiljö. 

Dessutom får du förenklade åtkomstkontroller och öppenhet över alla dina ML-projekt.

“SageMaker gör det mycket enkelt att träna och distribuera modeller.” 

Källa: Capterra

8. Google Cloud Vertex AI

Vertex AI är Google Clouds egen företags-AI-plattform som hjälper företag att bygga och distribuera maskininlärningsmodeller i snabbare takt. 

Detta verktyg hjälper dig att bygga och använda generativ AI för snabb prototyping, samt testa modeller. Den har en rad funktioner, såsom AutoML, MLOps, modelleringsdistribution och anpassad modellträning.

Dessutom har Vertex prognoser för att förutsäga mönster baserat på data, och en metod för att sammanfatta, klassificera och extrahera värdefull information från den kunskap du samlar in. 

“Faciliteringen av enhetlig analys är en belöning i sig själv, men [...] spänning och experimenterande är där transformation sker.” 

Källa: Google

9. C3 AI

C3 AI är en företags AI-lösning som företag kan använda för att påskynda digital transformation genom att analysera flera dataset effektivt. 

C3 AI har flera användningsområden. 

En, du kan bygga och distribuera företags AI-appar som låser upp bättre affärsvärde. Två, det fungerar som en enad kunskapskälla som gör att företag kan låsa upp värdefulla insikter genom ett intuitivt chattgränssnitt och sök. 

Dessutom har du snabb åtkomst till relevanta insikter över alla befintliga verktyg och system, så att du kan fatta bättre datadrivna beslut i framtiden.  

Källa: C3.ai

10. Microsoft Azure

Microsoft Azure är sist på vår lista, men fortfarande ett relevant verktyg för molnberäkning som gör din organisation mer effektiv.

Azure har många funktioner, såsom edge, onsite, hybrid och multicloud, vilket ger dig flexibilitet att innovera från var som helst och modernisera din IT-infrastruktur. 

“Azure har allt och kan utvidgas av dig eller tusentals utvecklare, så oavsett din last, Azure [har] dig täckt från små statiska webbplatser till planetskala system.” 

Vad är framtiden för företags AI?

Enligt PwC, kan AI-teknik generera 15,7 biljoner dollar i intäkter till 2030, vilket ökar GDPR i lokala ekonomier med 26%. 

Dessutom, Mordor Intelligence säger att digitaliseringen av stora företag är här, vilket kännetecknas av avancerade digitala teknologier som Internet of Things (IoT), blockkedjeteknologi och edge-datorer. 

Integrationen med andra teknologier kommer att förbättra företags-AI:s förmåga att analysera enorma mängder data i realtid mer effektivt. Dessutom kommer det att stärka säkerheten och transparensen, vilket ökar förtroendet för lösningar för artificiell intelligens. 

Sammanfattningsvis, kommer företags AI-marknaden att fortsätta växa, nå upp till 270,06 miljarder dollar till 2032. 

Slutsats

Har den här artikeln belyst detta ämne? Svarar det på denna fråga: “Vad är företags AI?” 

Vi hoppas att det gör det. Vi har arbetat hårt för att ge dig alla fakta och göra denna nya teknologi mindre skrämmande. 

Om du vill lära känna företags AI på nära håll, prova Guru! 

Detta verktyg kommer att få dig att glömma traditionell sökning och göra det oändligt bättre. På nolltid kommer du att säga ‘adjö’ till kontextväxling och få tillgång till all din data direkt i ditt arbetsflöde.

Var inte blyg — registrera dig för Guru gratis. 

‍