기업 통합의 새로운 물결이 시작되었습니다. 기업은 투자를 재평가하고 있으며 M&A 활동은 소프트웨어 플레이어를 AI 시대에 관련성을 유지하기 위한 연습으로 삼고 있습니다.
많은 경영진에게 이러한 긴급 AI 도구는 데이터 아키텍처와 비즈니스 프로세스를 재구축해야 하는 필요성 때문에 등장했지만 결과는 여전히 감소하고 있습니다.
최근 MIT 조사에 따르면 Enterprise AI 중 단 5%만이 의미 있는 가치를 제공한 것으로 나타났습니다. 얼룩이 높지 않을 수 있습니다.
진짜 질문은 오늘날의 M&A 기법이 올바른 방향을 가리키고 있는지 여부입니다. IT 팀을 위한 하나의 “완전한” AI 스택만으로도 결합 지점을 놓칠 수 있습니다.
기술 사용자를 위한 상속 신청은 재구성에서 진정한 가치를 얻지 못할 것입니다. AI가 있는 세상에서 프로세스와 분석가, 업무에 가장 가까운 사람, 그들이 이해하고 소유하고 관리하는 방식을 다시 상상하게 되었습니다.
이를 위해서는 데이터가 조직 전체에 자유롭고 의미 있게 흐르고 기존 프로세스 위에 고정되는 것이 아니라 새로운 프로세스를 상상해야 합니다.
레이크하우스 스피드 범프
많은 이니셔티브에서 이미 비즈니스 데이터를 최신 Lake House 아키텍처로 전송하여 추가 중앙 분석 및 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 했습니다. 그러나 AI는 이러한 데이터 중앙화에 대한 새로운 과제를 제시합니다.
행정부의 악몽은 AI 모델을 방대한 양의 민감한 데이터 저장소에 직접 연결하는 위험에 대해 신중한 이사회를 갖는 행정부입니다. 더 나은 선택 방법: 각 특정 용도에 필요한 제한적이고 관련성이 높은 데이터에 AI 액세스를 제공합니다.
호수집 전체에 대한 AI 프리레인 접근 반대쪽, AI 모델을 입력하기 전 레하우스와 분리해야 하는 데이터입니다.
그러나 문제는 깊어집니다. Lakehouse 데이터는 ERP, CRM 등의 엔터프라이즈 애플리케이션에서 생성되는 경우가 많습니다.
집중하고 표준화하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터는 AI가 사용해야 합니다. 이는 관련 데이터와 함께 일상적인 프로세스를 포함하는 비즈니스 인수가 내장되어 있음을 의미합니다.
관련 문제가 일선 팀에 있기 때문에 IT 리더십 롤아웃은 데이터 링크에서 이러한 주장을 펼치지 못하는 경우가 많습니다. 예를 들어 영업 리더는 예측 배경의 맥락을 이해하고 고효과 AI의 사용을 식별할 수 있습니다.
엔터프라이즈 AI를 확장한다는 것은 이러한 당사자가 AI 워크플로에 주장을 직접 주입할 수 있도록 지원한다는 의미입니다.
AI 데이터 청산소 상승
여기서 AI 데이터 정보 센터 개념이 등장합니다. 즉, 별도의 시스템을 연결하고 비즈니스 사용자가 처음부터 거버넌스 및 프로세스 논리를 사용하여 AI 작업 흐름을 시각적 방식으로 설계할 수 있도록 하는 중립적이고 비즈니스 친화적인 소프트웨어 수준입니다.
이 개념은 엔터프라이즈 AI 지연 문제를 해결하기 때문에 비즈니스 리더들에게 큰 반향을 불러일으킵니다. 드래그 앤 드롭 워크플로 비즈니스 사용자 및 외부 당사자를 위한 AI 프로세스 생성 민주화.
내장된 관리 검사는 첫날부터 위험 당사자에 대한 가시성을 제공하여 이후 AI 워크플로 배포 속도를 높입니다.
그리고 Workflies를 사용한 데이터 시각화의 특성으로 인해 경영진은 데이터 흐름을 더 쉽게 이해하고 빠른 사용 사례를 승인할 수 있습니다.
AI는 이를 미스터리 박스가 아닌 정보 교환소로 전환하여 더 많은 팀의 구성원이 액세스할 수 있는 팀 구성원이 활성화하는 투명 상자로 전환합니다.
이러한 중간 기반은 여전히 AI에서 자사 데이터를 활용하는 것을 꺼리는 CEO에게 중요합니다. 데이터는 종종 회사의 가장 귀중한 자원이자 딜레마입니다. 그러나 클레링 하우스와 같은 비전이 없으면 AI 파일럿과 아이디어는 함정에 빠지게 되며 결코 실제 효과에 기대지 않게 됩니다.
최근 MIT 연구에서 나온 상황이 바로 이것이다. Action-to-course를 바꾸지 않는 모든 관심과 업계 논쟁을 무시하고 AI 투자에서 의미있는 가치를 도출하기 위해 Action-to-course를 바꾸지 않을 것입니다.
데이터를 통해 비즈니스 사용자의 역량 강화
많은 공급업체가 IT 팀의 비즈니스에서 AI 성공을 가져오기 위한 빠른 경로로 데이터 플랫폼과 복사를 제시하고 있습니다. 현실은 다릅니다. 프로세스를 구성할 수 없고 AI를 AI만으로 구동할 수 없습니다.
기업은 비즈니스 팀이 문제에 대한 모든 데이터 기반 답변을 위해 비즈니스 인텔리전스 범주에 의존하는 AI에 내장된 기존 모델을 따를 수 없습니다. 그 모델은 매우 느리고 비즈니스 맥락과 단절되어 있습니다.
미래에는 직접 비즈니스 사용자가 직관적으로 작동하는 AI 워크플로우 도구를 사용하게 됩니다. 이러한 도구가 규정 준수 담당자를 횡령하는 두 가지 목적을 달성할 때 리더십은 AI가 책임감 있게 배포되고 있다는 확신을 더 많이 얻을 수 있습니다.
AI가 테스트에서 시작하여 전사적 채택에 이르기까지 승자는 데이터 아키텍처와 AI 소유권에 대한 가정을 모두 기꺼이 재고하게 될 것입니다.
정보센터 모델을 수용함으로써 기업은 차세대 품질 물결, 즉 투명하고 신뢰할 수 있으며 고객과 가장 가까운 팀이 주도하는 AI를 실현할 수 있습니다.
우리는 최고의 IT 자동화 소프트웨어를 나열합니다.그만큼
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