Dynatrace er leiande innan AI-utvida observasjon
Landskapet for kunstig intelligens (AI) transformerer verksemdsverda, med banebrytande framsteg som gjer det mogleg for selskap å straumeleine driftene sine. Blant pionerane i å bruke AI til å utvide observasjon er Dynatrace, som byr på nyskapande løysingar som driv verksemder mot meir effektive arbeidsflytprosessar.
Marknaden for AI har sett ein eksplosjon av vekst. Denne veksten har likevel ofte blitt prega av ein frekvent vektlegging av «generativ» AI, som kan overskygge andre typar AI. AI er likevel eit breitt felt som består av ulike typar: årsaksrelatert AI skiljar mellom årsak- og verknadsforhold, prediktiv AI bruker maskinlæring til å førebu trender basert på historiske data, og generativ AI skapar nytt innhald frå tilgjengelege data. Ved å kombinere desse formane, kjem sammansett AI fram – som er i stand til sofistikert resonnement for å forbetre både presisjonen og relevansen til generativ AI si produksjon.
Kunstig intelligens som eit forretningsimperativ
For verksemder blir AI raskt uunnverkeleg, sidan det utviklar løysingar for å akselerere daglege oppgåver og bemerkeleg forbetre kundeopplevinga ved å spå behov og tilby personaliserte, umiddelbare svar. Italienske verksemder har vist stor interesse for AI-adopsjon, til tider overgåande andre europeiske land.
Fordelane med AI er spesielt synlege i utvikling, drift og sikkerheitsinnstillingar der generative AI-løysingar kan utforme programvarekode, skape rapportar og instrumentbrett, og tillate databaseforespurnader på naturleg språk. Vitenskapleg forsking nyttar AI til dataanalyse og kostnadseffektiv eksperimentreproduksjon, medan finanssektoren bruker det til svindeloppdaging og effektiv kundeteneste.
Å ta i bruk AI for å navigere digital transformasjon
Ifylgje Dynatrace sin rapport «The State of AI in 2024», til tross for noko skepsis, adopterer verksemder raskt AI for å auke produktiviteten. Ein studie viser at ein majoritet av italienske leiingar trur at AI er essensiell for å følgje med på den dynamiske eigenskapen til skyomgjevnadene. Vidare blir bruken av AI for å optimalisere skykostnader gjennom finansielle driftspraksisar sett positivt på av dei fleste leiingar.
Den digitale tidsalderen pålegg verksemder å auke investeringa i AI for å verne om konkurranseevna. Ulike bransjar har distinkte ambisjonar, som tech-sektoren si fokusering på auking hastigheita til programvaredeploiering og hendingssvar, og å tildele utvida dataanalyse til ikkje-tekniske team gjennom naturleg språklege verktøy.
Drift, utvikling og sikkerhetsteam forventar AI-bruk for ein meir førebyggande tilnærming til rollene deira, noko som lèt menneskelege analytikarar prioritere strategiske, verdi-drevne oppgåver og la rutinemessig vedlikehald overlatast til digitale verktøy.
Utfordringar og risikoar ved generativ AI
Til tross for dei openberre fordelane ved generativ AI, fører det også med seg ei rekkje utfordringar, som risikoen for manipulasjon eller partisking. Industrielle leiarar skildrar at dei potensielle fordelane ved generativ AI kunne bli forsterka gjennom bruken av sertifiserte, kontekstspesifikke data og modellar.
Vidare viser ei undersøking av IT-leiarar viktigheita av å verne om verksemddata frå risikoane som følgjer av uregulert AI-bruk, og dei anerkjenner eit presserande behov for å ha føre-var-tiltak for å overvake AI-modellane sine datatilgang, med sikkerheits- og personvernkrav i kjernen. Reisa for å fullstendig integrere AI innan verksemder er framleis under utvikling, og suksessen vil truleg avhenge av å gjere utfalla av AI-applikasjonar meir forståelege.
Viktige spørsmål og svar:
– Kva for typar AI blir nytta i verksemder?
Verksemder brukar årsaksrelatert AI for å forstå årsakskjeder, prediktiv AI for trendførebu, generativ AI for å skape nytt innhald, og sammansett AI som kombinerer ulike AI-funksjonar for forbetra problemløysing.
– Korleis påverkar AI kundeopplevinga?
AI betrar kundeopplevinga drastisk ved å føreseie kundebehov og gje personaliserte, sanntidssamtalar, som er essensielt for verksemder for å behalde kundar og byggje lojalitet.
– Kva utfordringar står verksemder ovenfor med generativ AI?
Generativ AI kan reise problem knytt til partisking, manipulasjon og integritet av skapt innhald. Å sikre bruk av høgkvalitets, sertifiserte data og overvaking av AI-operasjonar er essensielt for å mildne desse risikoane.
– Kvifor er AI viktig for skyomgjevnader?
AI er avgjerande for å handsame komplekse skyomgjevnadar ved å muliggjere førebels analytikk og automatikk, noko som fører til optimalisert ressursallokering og kostnadsstyring i skyen.
– Kva er betydninga av AI i digital transformasjon?
AI er ein kritisk pådrivar i den digitale transformasjonsreisa, som hjelper til med automatisering av prosessar, forbetring av beslutningstaking, stimulering av innovasjon, og oppretthalding av konkurransefortrinn i ei raskt utviklande digital økonomi.
Nøkkelutfordringar eller kontroversar:
1. Partisking i AI: Ein av dei mest signifikante kontroversane rundt AI er potensialet for innebygde partiskingar i treningsdata til å spreie seg gjennom AI-system, noko som kan føre til urettferdige eller diskriminerande resultat.
2. Data Personvern: Bruken av AI vekker bekymringar om personvern, sidan AI-system vanlegvis krev store mengder data, nokre av dei sensitive eller personlege.
3. Jobblåsing: Automatisering av rutineoppgåver gjennom AI kunne leie til jobblåsing, noko som skapar samfunnsmessige bekymringar om framtida for arbeid og behovet for opplæring eller omskolering av arbeidsstyrken.
4. Gjennomsiktigheit og forklarespørsmål: AI-system, særleg djuplæringsmodellar, blir ofte rekna som «svarte boksar» på grunn av kompleksiteten deira, noko som gjer det utfordrande å forstå korleis dei kjem fram til visse avgjerder.
5. Reguleringar: Det er ein pågåande debatt om behovet for og forma av reguleringar som styrer AI, balanserande innovasjon med etiske og samfunnsmessige omsyn.
Fordelar og ulemper:
Fordelar:
– Forbetra operasjonell effektivitet gjennom automatisering av rutineoppgåver.
– Forbetra beslutningsevner som eit resultat av førebels analytikk.
– Nyskapande løysingar og tenester som kan skapast ved bruk av AI, noko som gjev verksemder ein konkurransedyktig fordel.
– Skalerbar og effektiv dataanalyse og tolking.
Ulemper:
– Potensiell jobblåsing når AI overtek repeterande oppgåver.
– Høge oppstartskostnader for integrering av AI i eksisterande system.
– Risikoen for å oppretthalde partiskingar om AI-system vert trente på feildata.
– Vanskar med å forstå AI-beslutningsprosessane (gjennomsiktigheitsproblem).
Relaterte lenker:
Gitt fokuset på AI-teknologi og dens bruksområde, tilrår eg å besøke nettsidene til bransjeleiande innan AI-forsking og utvikling. Om du er interessert i å utdjupe forståinga di av emnet, kan du besøke hovuddomene som:
– IBM AI
– Google AI
– Microsoft AI
– For relevante rapportar og innsikt om AI-adopsjon og marknadstrender, kan du vurdere å utforske:
– Gartner
– Forrester
Ver merksam på at lenker berre bør nyttast om dei er kjende for å vere 100 % gyldige, og eg kan ikkje verifisere lenkekvaliteten på noverande tidspunkt.
The source of the article is from the blog macholevante.com