企業ワークフローにおけるデータ効率向上のためのAIの実用化

人工知能（AI）は、企業レベルのワークフローにおいてゲームチェンジャーとして浮上し、大量のデータを活用する複雑なプロセスの効率を向上させています。金融コンプライアンスから保険請求、製造プロセスに至るまで、AIは大きな推進力となっています。2024年に向けて、世界中の企業は、データ処理における生成AIの専門的な適用によって達成された成果によって評価されるでしょう。

プロセス自動化のリーダーであるAppianは、データプロセスAIに対して独自のアプローチを取っています。彼らの「データファブリック」技術は、企業が新しいインフラを必要とせずに既存のデータを接続できるようにします。このアプローチは、セキュリティと認証の要件を尊重しながら、双方向のデータ処理を可能にします。Appianは、クライアントがプロセスを構築し、アクセスを設定し、必要な成果を提供するためのローコードまたはノーコードプラットフォームを提供しています。同社はプライベートAIに焦点を当てており、クライアントのデータが安全であり、彼らの管理下にあることを保証しています。

組織レベルでのAIの実装にはいくつかの課題があります。主な懸念事項には、特にB2B企業におけるプライバシー保護と、技術の実用化が含まれます。Appianは、AIを大規模に運用することに焦点を当てることで、これらの課題に対処しています。彼らは、AIが意思決定を支援するが、人間が最終的な編集権を保持する「混合自律」アプローチを提唱しています。このアプローチは、仕事の置き換えに対する恐れやAIの成果に対する不確実性を克服するのに役立ちます。

Appianは、ソフトウェアを構築したりクライアントと関わったりする際に、顧客のための共同操縦者として機能するAIをツールに統合しています。Appian AIプロセスプラットフォームは、非技術者向けにガイダンスを提供し、開発者、ユーザー、経営者にAIスキルを与えます。この共同操縦者アプローチは、業界最高のクライアント維持率をもたらし、AppianのAIプロセス自動化技術から得られる価値を示しています。

AI技術は、大規模で資金力のある組織と、小規模でリソースの限られた企業との間の平等化要因となりつつあります。AIが進化するにつれて、中規模および大規模企業が同じ能力にアクセスできるように、競争の場を中立化します。このAIと分析の民主化は、企業が規模やリソースに関係なく、より迅速に進化することを可能にします。

公共のAIモデルをデータ処理操作に組み込む際のプライバシーの懸念は非常に重要です。Appianは、クライアントのデータが他の企業の製品の一部にならないようにすることの重要性を強調しています。彼らは、市場で承認された技術を使用して、プライベートデータを完全にプライベートに保つことを確保しています。このアプローチは、データが企業にとって重要な資産としてますます認識される中で、極めて重要です。