Når vi nærmer oss 2025, fortsetter kunstig intelligens (AI) å revolusjonere bedriftsløsninger, drive effektivitet, innovasjon og vekst. Dette blogginnlegget utforsker de banebrytende trendene innen AI, og dykker ned i transformative fremskritt som vil omdefinere hvordan virksomheter opererer. Fra AI-agenter som blir essensielle for programvareleverandører til den kritiske rollen som dataintegritet og administrasjon, vil vi avdekke hvordan disse innovasjonene former fremtiden for bedriftsløsninger. Bli med oss på denne reisen for å oppdage de spennende mulighetene AI gir næringslivet.

Vil AI-agenter bli essensielle for programvareleverandører?

AI-agenter kommer til å bli like viktige som robuste API-er for programvareleverandører, og markerer en ny overgangsrite. Innen 2025 vil programvareleverandører forventes å tilby AI-agenter som ikke bare er dyktige og pålitelige, men også sikre og sømløst integrert med andre systemer. Disse AI-agentene vil spille en sentral rolle i enterprise AI-plattformer, og gjør det mulig for bedrifter å utnytte AI uten å kreve omfattende teknisk ekspertise.

Revolusjonerende AI-agenter: Fra naturlig språkbehandling til sanntidsbeslutninger

Kodefrie og naturlige språkmiljøer vil gjøre det mulig for bedrifter å enkelt trekke ut innsikt og orkestrere automatisering på tvers av plattformer. Denne tilgjengeligheten vil gi bedrifter mulighet til å utnytte AI uten å kreve omfattende teknisk ekspertise. Etter hvert som året skrider frem, kan vi forvente betydelige fremskritt innen AI-agentevner.

Vurder for eksempel et stort detaljhandelsselskap som ønsker å optimalisere forsyningskjeden. Ved å integrere AI-agenter i bedriftsprogramvaren kan de automatisere lagerstyring, forutsi etterspørsel og strømlinjeforme logistikken. Disse AI-agentene kan analysere enorme mengder data i sanntid, og gir praktisk innsikt og anbefalinger for å forbedre effektiviteten og redusere kostnadene.

Dataintegritet vil dukke opp som en nøkkelaktiverer for AI i beslutningstaking for bedrifter

Vi har alle hørt at data er drivstoffet for AI, men dens rolle har utviklet seg. Data brukes ikke lenger bare til å trene AI; den fungerer nå som grunnlaget for AI-systemer for å referere, svare og ta avgjørelser i sanntid. Relevansen, nøyaktigheten og sikkerheten til disse dataene er avgjørende for å sikre at AI kan fungere effektivt . I 2025 vil vi se et fornyet fokus på informasjonshåndtering, ikke bare for konsum, men også for å optimalisere AIs evne til å behandle, analysere og handle på data på en sikker og effektiv måte.

Den kritiske rollen til dataintegritet for relevans, nøyaktighet og sikkerhet

Relevansen, nøyaktigheten og sikkerheten til data er avgjørende for å sikre at AI kan fungere effektivt.

For eksempel må en finansinstitusjon som er avhengig av AI for svindeldeteksjon sikre at dataene som brukes av AI-systemet er nøyaktige og oppdaterte. Eventuelle avvik eller unøyaktigheter i dataene kan føre til falske positiver eller tapte svindelsaker. Ved å implementere robuste datastyringspraksiser kan institusjonen sikre at AI-systemet har tilgang til data av høy kvalitet, noe som forbedrer nøyaktigheten og effektiviteten.

I tillegg må en helsepersonell som bruker AI til å analysere pasientdata sørge for at dataene er nøyaktige, fullstendige og sikre. Dette innebærer implementering av retningslinjer for datastyring, bruk av datakvalitetsverktøy og sikring av overholdelse av personvernforskrifter. Ved å gjøre det kan leverandøren sikre at AI-systemet kan ta nøyaktige og pålitelige beslutninger, og forbedre pasientresultatene.

Låser opp AI-potensialet med kurerte, tilkoblede og konfidensielle data

I 2025 vil datahåndtering sementere seg selv som hjørnesteinen for organisasjoner som tar sikte på å frigjøre potensialet til generativ AI og store språkmodeller.

Uten kuraterte, tilkoblede og konfidensielle data vil selv de mest avanserte AI-verktøyene, inkludert Natural Language Processing (NLP), komme til kort. Dårlig dataadministrasjon begrenser AIs effektivitet, mens en sterk datastrategi åpner for muligheter med høyere verdi. Etter hvert som AI-adopsjonen vokser, vil dataadministrasjon utvikle seg fra en nødvendig backend til en kritisk ferdighet som alle bedrifter må utmerke seg i for å oppnå suksess.

For eksempel må et produksjonsselskap som ønsker å implementere AI for prediktivt vedlikehold sikre at det har tilgang til høykvalitetsdata om utstyrsytelse og vedlikeholdshistorikk. Dette innebærer å samle inn data fra sensorer og andre kilder, lagre dem på en sikker og tilgjengelig måte, og sørge for at de er nøyaktige og oppdaterte. Ved å gjøre det kan selskapet bruke AI til å forutsi utstyrsfeil og planlegge vedlikehold mer effektivt, redusere nedetid og forbedre produktiviteten.

I tillegg må et detaljhandelselskap som bruker AI for å tilpasse kundeopplevelser sikre at det har tilgang til data av høy kvalitet om kundenes preferanser og atferd. Dette innebærer å samle inn data fra ulike kilder, for eksempel online og offline interaksjoner, og sikre at de er nøyaktige og oppdaterte. Ved å gjøre det kan selskapet bruke AI til å gi personlige anbefalinger og tilbud, og forbedre kundetilfredshet og lojalitet.

Den strategiske utviklingen av dataadministrasjon i AI

Etter hvert som AI-adopsjonen vokser, vil dataadministrasjon utvikle seg fra en nødvendig backend til en kritisk ferdighet som alle bedrifter må utmerke seg i for å oppnå suksess. Dette skiftet fremhever viktigheten av data i AI-økosystemet. Bedrifter må investere i dataadministrasjonsverktøy og -teknologier som kan hjelpe dem å opprettholde data av høy kvalitet og sikre deres integritet.

For eksempel må et logistikkselskap som bruker AI for å optimalisere forsyningskjeden sikre at det har tilgang til høykvalitetsdata om lagernivåer, frakttider og andre faktorer. Dette innebærer å samle inn data fra ulike kilder, lagre dem på en sikker og tilgjengelig måte, og sørge for at de er nøyaktige og oppdaterte. Ved å gjøre det kan selskapet bruke kunstig intelligens til å optimalisere forsyningskjeden, redusere kostnader og forbedre effektiviteten.

Global AI-strategi: Tilpasning til EU og USAs reguleringsforskjeller

EUs omfattende, forebyggende regelverk vil påføre selskapene betydelig høyere samsvarskostnader sammenlignet med de som opererer i mindre regulerte regioner som USA. Denne ulikheten vil påvirke multinasjonale selskaper, noe som vil føre til fragmenterte AI-strategier. Datterselskaper i forskjellige geografiske områder vil møte varierende nivåer av tilgang til og bruk av ny teknologi.

For eksempel kan et multinasjonalt teknologiselskap som opererer i både EU og USA møte ulike regulatoriske krav for sine AI-systemer. I EU kan det hende at selskapet må overholde strenge regler for personvern og sikkerhet, mens det i USA kan ha mer fleksibilitet i hvordan det bruker og administrerer data. Denne regulatoriske forskjellen kan skape utfordringer for selskapet med å utvikle og implementere en konsistent AI-strategi på tvers av den globale virksomheten.

Hvordan sikre samsvar mens du fremmer AI-innovasjon

Å balansere samsvar med innovasjon vil bli en kritisk utfordring for globale organisasjoner som navigerer i disse divergerende rammeverkene. Bedrifter må utvikle strategier som sikrer overholdelse samtidig som de fremmer innovasjon. Dette krever en proaktiv tilnærming til regulatoriske endringer og en fleksibel AI-strategi.

For eksempel kan en finansinstitusjon som opererer i flere land trenge å utvikle forskjellige AI-strategier for hver region for å overholde lokale forskrifter. Dette kan innebære implementering av ulike databehandlingspraksiser, sikkerhetstiltak og AI-modeller for å oppfylle de spesifikke kravene i hver jurisdiksjon. Ved å gjøre det kan institusjonen sikre overholdelse samtidig som den fortsetter å innovere og utnytte AI for å forbedre driften.

Statsspesifikke AI-forskrifter vil komplisere amerikansk overholdelse

Etter nesten 700 lovforslag knyttet til AI i 2024, vil statene fortsette å øke innsatsen neste år, og ta opp et bredt spekter av spørsmål rundt AI-bruk, etikk og regulering. I 2025 forventes statsspesifikke AI-lover og -forskrifter i USA å bli vedtatt i større skala, og byr på betydelige etterlevelsesutfordringer for virksomheter som opererer på tvers av flere stater. Disse regelverket på statlig nivå vil variere i omfang og krav, og skape kompleksitet for amerikanske operasjoner som må tilpasse seg et lappeteppe av regler. Bedrifter må være smidige og proaktive for å navigere i dette utviklende regulatoriske landskapet, og sikre at de oppfyller samsvarsstandarder i hver jurisdiksjon, samtidig som de opprettholder konsistente AI-strategier.

Embracing the Future: Naviger i det utviklende landskapet til Enterprise AI

Landskapet til enterprise AI er i rask utvikling, med transformative trender som former fremtiden for forretningsdrift. AI-agenter, miljøer uten kode og naturlig språkbehandling gjør AI mer tilgjengelig og kraftig. Dataintegritet og administrasjon blir kritiske muliggjører for AI-beslutninger, mens divergerende regelverk skaper nye utfordringer for globale virksomheter. Ved å holde seg informert og smidig kan bedrifter utnytte potensialet til AI for å drive innovasjon, effektivitet og vekst. Fremtiden for bedriftsløsninger er lovende, og de som omfavner disse fremskrittene vil lede an i et stadig mer konkurranseutsatt marked.

Av Mika Turunen, Senior Vice President, Product and Engineering at M-Files