영란은행이 경기 침체와 추가 인플레이션을 예측한 이후 기업의 IT 팀은 점점 더 큰 압박을 받고 있습니다. 기업 경영진은 지출과 예산을 줄이면서 의사 결정을 내리기 위해 실시간 데이터 통찰력이 필요합니다. 많은 IT 부서에서는 인력 배치나 예산 동결에 직면할 수 있습니다. 이러한 현상은 이미 많은 대형 기술 기업에서 일어나고 있으며 일부는 채용 속도를 늦추고 다른 일부는 일자리를 삭감하고 있습니다.
여기서 문제는 민첩성 또는 민첩성 부족입니다. 기업은 앞으로 다가올 문제를 민첩하게 처리하기 위해 이러한 과제에 대응할 수 있을 만큼 유연해야 합니다.
기업 비즈니스에서 데이터의 용도는 매우 다양하므로 워크플로 생성은 최대한 직관적이고 단순해야 합니다. 예를 들어, 영업팀은 자신이 선호하는 애플리케이션에 연결하고 맞춤형 커뮤니케이션을 통해 고객 참여를 높이는 동시에 거래 문서 전달, 주문 이행, 배송 및 결제 프로세스를 자동화하여 수익 흐름을 유지할 수 있어야 합니다.
여기서 인공지능이 활용됩니다. AI 솔루션은 고도로 숙련된 개발자의 시간과 주의가 필요한 데이터 작업을 통해 이러한 비기술적 사용자를 안내함으로써 비즈니스를 간소화할 수 있습니다.
따라서 기업에서 '인공 지능과 민첩성'을 갖추면 기업 내의 데이터 사일로가 무너질 뿐만 아니라 직원들이 스스로 더 많은 일을 할 수 있도록 역량을 강화할 수 있습니다.
비즈니스 사용자가 자신의 데이터 파이프라인을 관리하고 IT 팀이 부가 가치 작업을 완료할 수 있도록 하는 자율 구동 소프트웨어를 통해 진정한 현대 AI 인프라를 사용하면 이 프로세스를 더 쉽게 만들 수 있습니다.
기업에서는 많은 개발자를 투입하여 통합 문제를 해결하곤 했습니다. 오늘날에는 단순한 로우코드/노코드 소프트웨어 중심으로 이러한 문제를 인공지능의 힘으로 쉽게 해결할 수 있습니다.
사용자를 위해 강력한 인공 지능을 활용하는 것은 새로운 것이 아닙니다. 실제로 기업의 대부분의 직원은 인공 지능 기술을 매일 사용하지만 이를 깨닫지 못할 수도 있습니다. 예를 들어 스마트폰의 지도 앱은 고급 인공 지능을 사용합니다. A에서 B까지의 가장 빠른 경로를 예측합니다.
데이터 통합의 AI는 지능형 학습 기술을 사용하여 데이터의 가장 효율적인 경로를 예측하는 것과 거의 동일한 방식으로 작동합니다.
이러한 솔루션은 대량의 과거 데이터로부터 학습하여 데이터를 마이닝하여 사용자가 더 빠르고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 최적의 표준 권장 사항을 생성합니다.
최신 솔루션은 인공 지능과 기계 학습을 사용하는 통합 도우미를 사용하여 최대 90%의 정확도로 데이터 파이프라인 구축을 위한 다음 단계를 제안함으로써 이를 더욱 쉽게 만듭니다. 이는 단일 워크플로우를 빠르게 가속화할 뿐만 아니라 전체에서 디지털 혁신을 가속화합니다. 당신의 전체 사업.
Hampshire Bank & Trust는 AI 기반 통합 도우미와 단순한 로우 코드, 노 코드 인프라를 활용하여 다양한 애플리케이션과 도구를 쉽게 연결함으로써 이를 진정으로 이해하는 조직 중 하나입니다. 통합 워크플로의 개발 시간을 단축함으로써 IT 팀은 더욱 민첩해지고 반복적인 업무에 압도당하는 대신 성장을 촉진하는 작업에 집중할 수 있습니다.
최신 소프트웨어 솔루션은 더 빠르고 정확할 뿐만 아니라 가장 중요하게는 더 미래지향적이어서 다가오는 과제에 직면하여 민첩성을 유지할 수 있는 비즈니스 능력을 향상시킵니다.
이러한 AI 및 기계 학습 기술이 계속해서 학습함에 따라 기업은 온프레미스 및 온프레미스 및 애플리케이션, 데이터를 포함하여 거의 모든 소스에서 데이터를 제공할 수 있는 확장 가능한 인프라를 통해 현재와 미래의 과제를 해결할 수 있다고 확신할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 환경.
미래가 어떻게 될지는 아무도 모르지만 데이터의 가치가 증가하고 수집량이 증가함에 따라 비즈니스의 장벽에 적응하고 허물어지는 능력은 모든 상황을 처리하는 데 중요합니다.
많은 비즈니스에서 개별 기여자와 기술 팀 사이에는 적대적인 관계가 있습니다. 비즈니스 사용자는 기술 도구를 최대한 활용하려고 노력하는 반면 IT는 비즈니스와 그 자체를 유지하려고 노력하기 때문입니다. 응집력 있는 단위로서의 팀.
애플리케이션과 도구가 계속 혁신됨에 따라 비즈니스 사용자는 스스로 솔루션을 "DIY"할 수 있으므로 IT 개입의 필요성이 줄어듭니다. 그러나 이러한 독립성은 팀을 매우 다른 방향으로 이끌고 비즈니스에서 연속성 혼란을 야기합니다.
이는 민첩성 문제일 수 있습니다. 사용자는 IT가 지원되지 않는다고 느낄 수도 있고, 다른 한편으로는 도구와 기술이 복잡해 비즈니스에 지장을 줄 수도 있기 때문입니다.
AI 및 기계 학습 통합 기술은 통합을 자동화하고 사용자가 자신의 파이프라인을 생성할 수 있도록 지원하는 동시에 IT가 비즈니스 제어의 신경계에 대한 완전한 감독 및 감독을 제공함으로써 개별 기여자를 응집력 있는 방식으로 하나로 모으는 데 도움이 될 수 있습니다.
이를 통해 개인은 안정감을 유지하면서 자신과 팀을 발전시킬 수 있습니다. 즉, 기업은 미래와 현재의 과제에 직면하여 민첩성과 대응력을 유지할 수 있습니다.
궁극적으로 민첩성을 유지한다는 것은 비즈니스 간의 장벽을 제거하고 비즈니스가 유연한 단위로 기능하도록 보장하는 것을 의미합니다. 단일 플랫폼에서 데이터를 통합하는 강력한 AI 기술을 사용함으로써 기업은 데이터와 직원 사이에서 비즈니스의 모든 점을 연결할 수 있습니다.
AI는 데이터를 활성화, 단순화 및 향상하여 비즈니스 민첩성을 높이고 가장 중요한 직원이 가장 중요한 작업을 계속 수행할 수 있도록 합니다.
위 내용은 민첩한 AI를 사용하여 경기 침체 극복의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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