AI Native in Action: Hvorfor det er nøglen til fremtidig teknologisk succes

Kunstig intelligens er ikke nyt længere. Det er langsomt blevet integreret i vores daglige arbejdsgang og er stadig i gang. En ny sætning er blevet kastet rundt i AI-sfæren, og den hedder "AI native". Hvad er det helt præcist? Dagens blog har til formål at diskutere indfødt AI og dens fremtid. 

Lad os ikke dvæle i forvirring og lære, hvordan vi kan bruge dette udtryk til at definere AI-produkter og virksomheder.

Hvad er AI native?

AI indfødt, eller indfødt AI, refererer til et eller flere produkter, der har kunstig intelligens indlejret i deres kerne. Det betyder, at produktet er fuldstændig baseret på AI, og uden det ville produktet ikke eksistere i første omgang.

Ai native produkter og Ai native virksomheder

I de sidste par år er der kommet masser af AI-native produkter ud, og virksomheder bruger det til at vokse. Dette ændrede, hvad vi mener med "AI native." Nu handler det ikke kun om produkter; det handler også om, hvordan virksomheder fungerer.

Når vi siger, at en virksomhed er AI-native, hvad betyder native? Vi mener, det er ved at ændre sig til at bruge AI i sine planer for at forbedre salget, markedsføre ting, hjælpe kunder eller udføre andre job, hvor AI kan være nyttig.

Ifølge Ericsson.com betyder det at være AI indfødt at have AI, der er troværdig og indbygget. Det er, som om AI er en naturlig del af alt, hvad virksomheden laver, fra hvordan den er designet og sat op til hvordan den fungerer hver dag.

Kort sagt bliver en virksomhed AI-indfødt, når AI er en integreret del af dens drift.

AI-Native vs AI-baseret

I modsætning til AI-native refererer AI-baserede værktøjer til en allerede eksisterende løsning, der har taget AI ind i sin arbejdsgang for at implementere nyere funktioner til sine brugere.

Hvis du fx tænker på Begreb, a projektstyringssoftware som har været derude i et stykke tid, den havde ikke AI, da den blev lanceret.

Men da AI blev mere populær og effektiv, begyndte de at implementere AI i deres software for at forbedre deres produkts anvendelighed. Det betyder, at dette produkt er AI-baseret, ikke AI-native.

Karakteristika for AI native

Her er nogle af de grundlæggende egenskaber, der findes i et AI-native projekt eller et stykke software.

Datadrevet

AI-native systemer er stærkt afhængige af data for at fungere. De bruger både strukturerede og ustrukturerede data til at lære, ræsonnere og træffe smarte beslutninger. Disse systemer udmærker sig ved at behandle store mængder data for at afdække vigtige mønstre og indsigt. 

Kontinuerlig læring

AI-native systemer lærer altid. De bliver ved med at blive bedre med tiden ved at lære af de data, de bruger. Denne kontinuerlige læring giver dem mulighed for at præstere bedre, være mere præcise og træffe bedre beslutninger. Det er som om, de altid bliver bedre til at løse svære problemer.

Adaptiv og autonom

AI-native systemer kan ændre og justere baseret på, hvad der sker omkring dem. De kan være rigtig fleksible og fungere godt i forskellige situationer. Plus, de kan gøre ting på egen hånd uden at have behov for, at folk fortæller dem, hvad de skal gøre hele tiden.

Naturlig sprogbehandling

AI-native systemer er gode med menneskeligt sprog. De kan forstå og generere menneskeligt sprog, hvilket gør kommunikationen med dem enkel. Dette er nyttigt til ting som at tale til en computer, forstå følelser fra tekst og oversætte sprog.

Hvordan man bygger AI-native produkter

Hvis du ønsker, at dine produkter skal være et nyt native AI-produkt, skal du først tage fat på, hvor din virksomhed står med hensyn til AI-forskning og -udvikling. En af de bedste måder at forstå fremskridtene er ved at se på Gartners AI-modenhed model.

Forståelse af Gartners AI-modenhedsniveau

Niveau 1: Bevidsthed

Det første fokus er på at øge bevidstheden om potentialet ved AI. Dette involverer at uddanne medarbejdere, genkende branchetendenser og udforske, hvordan AI kan forbedre produkter eller tjenester. 

Nøglen er at starte diskussioner om AI-løsninger og identificere områder, hvor de kan være nyttige.

Niveau 2: Aktiv

Efter at have identificeret potentielle AI-brugstilfælde, kan virksomheden begynde at eksperimentere med teknologien. Dette kan indebære at skabe små AI-prototyper, udføre pilottests eller teste forskellige AI-modeller. 

Målet er at udpege de mest lovende use cases og forstå forretningsværdien af at implementere dem.

Niveau 3: Operationel

Med lovende AI-brugssager identificeret, kan virksomheden nu implementere AI i stor skala. Dette omfatter inkorporering af kunstig intelligens i en bred vifte af systemer og processer, herunder salg, marketing, kundeservice og supply chain management. 

Målet er at demonstrere AI's effektivitet og producere positive resultater.

Niveau 4: Systematisk

På dette tidspunkt er AI blevet implementeret med succes i hele organisationen og er en integreret del af forretningsstrategien. Vægten skifter til at opskalere AI-initiativer, tilpasse dem til strategiske mål og skabe en AI-køreplan for fremtidige investeringer. 

Målet er at udnytte kunstig intelligens til nye forretningsmuligheder og indtægtsstrømme med mærkbar positiv indvirkning på den daglige drift.

Niveau 5: Transformational

I den sidste fase integrerer virksomheden AI fuldt ud i sine operationer og forretningsmodeller, hvilket resulterer i betydelige nye indtægtsstrømme. AI bliver brugt til at transformere produkter og tjenester, udvikle nye forretningsmodeller og åbne op for nye indtægtsstrømme.

Det ultimative mål er at blive en AI-native virksomhed, med AI indlejret i produkter og beslutningsprocesser.

Fremtiden for AI native

Når man ser fremad, afhænger fremtiden for AI-indfødte af, hvordan virksomheder fungerer. I stedet for blot at prøve at være innovative, bruger virksomheder AI til at få deres virksomheder til at køre bedre. Det handler ikke om fancy AI-virksomheder; det handler om almindelige virksomheder, der bruger AI på en mere enkel måde.

I de kommende år vil virksomheder fokusere mere på at bruge AI-produkter på en enkel måde, som plug-and-play, og arbejde sammen med andre for at lave tilpasset AI til deres behov. Denne ændring er en del af en trend, hvor succes handler mere om at være god med AI end bare at være god på internettet.

Når vi bevæger os fremad, bliver det virkelig vigtigt at sætte AI ind i virksomhedens arbejdsgang. Dette hjælper virksomheder med at bruge deres AI-talenter og ressourcer på den bedst mulige måde med fokus på ting, der virkelig betyder noget. 

For virksomheder, der bruger AI-baserede teknologier, handler målet ikke kun om at være super innovative, men også om at løse reelle problemer og få forskellige dele af deres virksomhed til at fungere bedre ved at bruge værktøjer og tjenester, der allerede er derude.

Bundlinie

AI native handler ikke om smarte løsninger; det handler om at forbedre, hvordan tingene fungerer. Virksomheder implementerer nemt AI-produkter og samarbejder med andre for at skræddersy AI til deres specifikke krav. Dette skift handler om at være smart med AI og fokusere på at få tingene til at fungere godt i stedet for at være alt for kompliceret.

Fremtiden for AI-native er for alle, ikke kun store teknologivirksomheder. Så dette er ikke et buzzword længere, da det højst sandsynligt vil forblive i en overskuelig fremtid.

Leder du efter en alt-i-en-indholds- og SEO-assistent drevet af Ai? Prøv GetGenie Ai i dag.