31 / 71 Kunstig intelligens AMNYTT NR . 5 2023
Det er mange industrielle prosesser som kan fobedres med AI
Utfordring med å realisere verdi fra AI-prosjekter Muligheten er der ; men ifølge Gartner mislykkes 85 % av alle AI-prosjekter med å realisere forretningsmålene . Annen forskning viser at 93 % av industrielle selskap ønsker å løse utfordringer ved bruk av AI , men mangel på kunnskap , brukervennlig teknologi og tilgang til industriell data utgjør en betydelig utfordring . En nylig prognose fra IDC viser at globale investeringer i AI vil øke med 27 % fra 2022 til 2023 . Selskaper som er trege med å adoptere AI , vil bli hengende etter .
Nøkkelen til suksess : No-code industriell AI-programvare Med mangel på ressurser og viktigheten av involvering fra den operasjonelle arbeidsstyrken , som ikke kan kode eller bygge AI-modeller og applikasjoner , hva er alternativene ? Her kommer no-code industriell AI inn . Fordelen med no-code AI-programvare ligger i at alla ansatte , selv de som ikke kan kode , kan utnytte kraften som ligger i bruken av AI . I tillegg trenger selskapene ikke å investere i komplekse kostbare ” Gjør-det-selv ” /
« Do-it-yourself » ( DIY ) prosjekter . Noen konkrete fordeler med no-code AI løsninger :
• Utnytte domeneekspertenes kompetanse : Ved å bruke no-code AI-løsninger kan domeneeksperter være den drivende kraften i AI-initiativer . Deres ekspertise og forståelse av de industrielle prosessene gjør dem avgjørende for suksess . De kan aktivt bygge og finjustere maskinlæringsmodeller uten å kode , noe som resulterer i løsninger som er anpasset til de spesifikke behovene i produksjonsprosessen .
• Bredere organisatorisk adopsjon : No-code AI-programvare demokratiserer muligheten for å bruke AI innen organisasjonen . Denne bredere tilgjengeligheten fremmer en kultur for innovasjon og oppmuntrer et bredere spekter av ansatte til å bidra til å finne løsninger .
• Rask prototyping og eksperimentering : No-code AI-verktøy lar brukere teste og validere ideer raskt . Denne iterative tilnærmingen gjør det mulig å identifisere gunstige løsninger og reduserer risikoen forbundet med implementering av komplekse AI-prosjekter .