アジャイル AI を使用して不況を克服する

イングランド銀行が不況とさらなるインフレを予測したことを受けて、企業の IT チームはますますプレッシャーにさらされています。企業経営者は、支出と予算を削減しながら意思決定を行うために、リアルタイムのデータ インサイトを必要としています。多くの IT 部門は、人員配置や予算の凍結に直面する可能性があります。これは多くの大手テクノロジー企業ですでに起こっており、採用を遅らせる企業や人員を削減する企業もある。

ここでの問題は、機敏性、または機敏性の欠如です。企業が今後の問題に機敏に対処するには、このような課題に対応できる十分な柔軟性が必要です。

人工知能と俊敏性

企業のビジネスには、何百万もの種類のデータがあります。そのため、ワークフローの作成はできる限り直感的かつシンプルである必要があります。たとえば、営業チームはお気に入りのアプリケーションに接続し、カスタマイズされたコミュニケーションで顧客エンゲージメントを高めながら、取引文書の配信、注文の履行、配送と支払いのプロセスを自動化することで収益の流れを維持できる必要があります。

ここで人工知能が活躍します。 AI ソリューションは、高度なスキルを備えた開発者の時間と注意を必要とするデータ タスクを通じて、技術者ではないユーザーをガイドすることでビジネスを効率化できます。

つまり、企業に「人工知能と俊敏性」を導入すると、企業内のデータのサイロ化が解消されるだけでなく、従業員が自分自身でより多くのことを実行できるようになります。

真に最新の AI インフラストラクチャは、ビジネス ユーザーが独自のデータ パイプラインを管理できる自動運転ソフトウェアを使用して、このプロセスを容易にし、IT チームを解放して付加価値のあるタスクを実行できるようにします。 。

企業はかつて、多くの開発者を投入することで統合の問題を解決していました。現在、シンプルなローコード/ノーコード ソフトウェアに焦点を当てているため、これらの問題は人工知能の力によって簡単に解決できます。

シンプルさ

ユーザーにとって強力な人工知能を利用することは新しいことではありません。実際、企業のほとんどの従業員はそれを毎日行っています。人工知能テクノロジーを使用する誰も気づいていないかもしれません。たとえば、スマートフォンの地図アプリは高度な人工知能を使用して、A から B までの最速ルートを予測します。

データ統合における AI もほぼ同様に機能し、インテリジェントな学習技術を使用してデータの最も効率的なパスを予測します。

これらのソリューションは、大量の過去のデータから学習し、データをマイニングして、ユーザーがより迅速に、より適切な意思決定を行うのに役立つゴールドスタンダードの推奨事項を生成します。

最新のソリューションでは、人工知能と機械学習を使用した統合アシスタントを使用して、データ パイプライン構築の次のステップを最大 90% の精度で提案することで、これをさらに容易にします。単一のワークフローで、ビジネス全体のデジタル変革を迅速に加速することもできます。

これを真に理解している組織の 1 つがハンプシャー バンク & トラストです。AI を活用した統合アシスタントとシンプルなローコードのノーコード インフラストラクチャを活用して、ホストのアプリケーションとツールを簡単に統合しています。一緒に接続されています。統合ワークフローの開発時間を短縮することで、IT チームは機敏になり、反復的な雑務に圧倒されるのではなく、成長を促進するタスクに集中できます。

将来性を備えた

最新のソフトウェア ソリューションは、より速く、より正確であるだけでなく、最も重要なのは、より将来を見据え、ビジネスを改善する能力です。今後の課題に直面しても機敏であり続けるため。

これらの人工知能と機械学習テクノロジーは学習を続けるため、企業は、事実上あらゆるソース トランスポート データから拡張できるスケーラブルなインフラストラクチャを使用して、現在および将来の課題に対処できると確信できます。アプリケーションとデータだけでなく、オンプレミスとクラウド コンピューティング環境も同様です。

将来がどうなるかは誰にもわかりませんが、データの価値が高まり、その収集が増加するにつれて、ビジネスに適応して障壁を打ち破ることが、あらゆる状況に対処するための鍵となります。 。

結束力の維持

多くの企業では、ビジネス ユーザーが最高の成果を上げようとするため、個々の貢献者とその技術チームの間には敵対関係が存在します。そのうちテクノロジー ツールは重要ですが、IT スタッフはビジネスとそのチームを一貫した単位として維持しようと努めます。

アプリケーションとツールが革新を続けるにつれて、ビジネス ユーザーはソリューションを自分で「DIY」できるため、IT 関与の必要性が低くなりますが、この独立性がチームを根本的に異なる方向に導き、継続性を生み出します。ビジネスにおける混乱。

これは、一方では自分の IT がサポートされていないとユーザーが感じる可能性があり、他方では、ツールやテクノロジーが乱雑に配置されていると、それ自体が俊敏性の課題となる可能性があります。企業 困っています。

人工知能と機械学習の統合テクノロジーは、統合を自動化し、ユーザーが独自のパイプラインを作成できるようにすることで、個々の貢献者を団結した方法でまとめるのに役立ちますが、同時に IT 部門の神経システムの構築を可能にします。このビジネスは包括的な監視と制御を提供します。

これにより、個人は安定感を維持しながら自分自身とチームを成長させることができます。つまり、企業は将来および現在の課題に直面しても機敏で対応力を維持できます。

今こそ人工知能を導入するときです

結局のところ、アジャイルを維持するということは、ビジネス間の障壁を取り除き、ビジネスがアジャイルに動作することを保証することを意味します。ユニット機能。単一のプラットフォーム上でデータを統合する強力な AI テクノロジーを採用することで、企業は、データ間でも従業員間でも、ビジネスのすべての点を確実に結び付けることができます。

人工知能はデータの有効化、簡素化、強化を可能にし、企業の機敏性を高め、最も重要な従業員が最も重要なタスクに取り組み続けることができるようにします。

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