När vi närmar oss 2025 fortsätter artificiell intelligens (AI) att revolutionera företagslösningar och driva på effektivitet, innovation och tillväxt. I det här blogginlägget utforskar vi de senaste trenderna inom AI och fördjupar oss i transformativa framsteg som kommer att omdefiniera hur företag fungerar. Från AI-agenter som blir viktiga för programvaruleverantörer till den kritiska roll som dataintegritet och datahantering spelar, kommer vi att avslöja hur dessa innovationer formar framtiden för företagslösningar. Följ med oss på denna resa för att upptäcka de spännande möjligheter som AI för med sig för affärsvärlden.

Kommer AI-agenter att bli nödvändiga för mjukvaruleverantörer?

AI-agenter kommer att bli lika viktiga som robusta API:er för mjukvaruleverantörer, vilket markerar en ny övergångsritual. År 2025 förväntas mjukvaruleverantörerna tillhandahålla AI-agenter som inte bara är kapabla och pålitliga, utan också säkra och sömlöst integrerade med andra system. Dessa AI-agenter kommer att spela en central roll i företagens AI-plattformar och göra det möjligt för företag att utnyttja AI utan att behöva omfattande teknisk expertis.

Revolutionerande AI-agenter: Från bearbetning av naturligt språk till beslut i realtid

Miljöer utan kod och med naturligt språk kommer att göra det möjligt för företag att enkelt utvinna insikter och samordna automatisering mellan olika plattformar. Denna tillgänglighet kommer att göra det möjligt för företag att utnyttja AI utan att behöva omfattande teknisk expertis. Under året kan vi förvänta oss betydande framsteg när det gäller AI-agenternas kapacitet.

Tänk till exempel på ett stort detaljhandelsföretag som vill optimera sin supply chain management. Genom att integrera AI-agenter i företagets programvara kan de automatisera lagerhanteringen, förutse efterfrågan och effektivisera logistiken. Dessa AI-agenter kan analysera stora mängder data i realtid och ge användbara insikter och rekommendationer för att förbättra effektiviteten och minska kostnaderna.

Dataintegritet kommer att bli en viktig förutsättning för AI i beslutsfattandet i företag

Vi har alla hört att data är bränslet för AI, men dess roll har utvecklats. Data används inte längre bara för att träna AI, utan utgör nu grunden för att AI-system ska kunna referera, svara och fatta beslut i realtid. Relevansen, noggrannheten och säkerheten hos dessa data är avgörande för att säkerställa att AI kan fungera effektivt. År 2025 kommer vi att se ett förnyat fokus på informationshantering, inte bara för mänsklig konsumtion utan också för att optimera AI:s förmåga att bearbeta, analysera och agera på data på ett säkert och effektivt sätt.

Dataintegritetens avgörande roll för relevans, noggrannhet och säkerhet

Relevans, riktighet och säkerhet för data är avgörande för att AI ska kunna fungera effektivt.

Ett finansinstitut som använder AI för att upptäcka bedrägerier måste till exempel se till att de uppgifter som AI-systemet använder är korrekta och uppdaterade. Eventuella avvikelser eller felaktigheter i data kan leda till falska positiva resultat eller missade bedrägerifall. Genom att implementera robusta metoder för datastyrning kan institutet säkerställa att AI-systemet har tillgång till högkvalitativa data, vilket förbättrar dess noggrannhet och effektivitet.

En vårdgivare som använder AI för att analysera patientdata måste dessutom säkerställa att uppgifterna är korrekta, fullständiga och säkra. Detta innebär att implementera policyer för datastyrning, använda verktyg för datakvalitet och säkerställa efterlevnad av dataskyddsbestämmelser. På så sätt kan vårdgivaren säkerställa att AI-systemet kan fatta korrekta och tillförlitliga beslut, vilket förbättrar patientresultaten.

Frigör AI-potential med kuraterad, uppkopplad och konfidentiell data

Under 2025 kommer datahantering att bli en hörnsten för organisationer som vill frigöra potentialen i generativ AI och stora språkmodeller.

Utan sammanställd, uppkopplad och konfidentiell data kommer även de mest avancerade AI-verktygen, inklusive Natural Language Processing (NLP), till korta. Dålig datahantering begränsar AI:s effektivitet, medan en stark datastrategi frigör möjligheter till högre värde. I takt med att användningen av AI ökar kommer datahantering att utvecklas från en backend-nödvändighet till en kritisk färdighet som varje företag måste utmärka sig inom för att nå framgång.

Ett tillverkningsföretag som vill implementera AI för förebyggande underhåll måste till exempel se till att det har tillgång till högkvalitativa data om utrustningens prestanda och underhållshistorik. Det innebär att samla in data från sensorer och andra källor, lagra dem på ett säkert och tillgängligt sätt och se till att de är korrekta och uppdaterade. På så sätt kan företaget använda AI för att förutse fel på utrustningen och schemalägga underhållet mer effektivt, vilket minskar stilleståndstiden och förbättrar produktiviteten.

Dessutom måste ett detaljhandelsföretag som använder AI för att anpassa kundupplevelsen säkerställa att det har tillgång till högkvalitativa data om kundernas preferenser och beteende. Det innebär att samla in data från olika källor, till exempel online- och offlineinteraktioner, och se till att de är korrekta och uppdaterade. På så sätt kan företaget använda AI för att ge personliga rekommendationer och erbjudanden, vilket förbättrar kundnöjdheten och lojaliteten.

Den strategiska utvecklingen av datahantering inom AI

I takt med att AI-användningen ökar kommer datahantering att utvecklas från en backend-nödvändighet till en kritisk färdighet som varje företag måste utmärka sig inom för att nå framgång. Detta skifte belyser vikten av data i AI-ekosystemet. Företagen kommer att behöva investera i verktyg och teknik för datahantering som kan hjälpa dem att upprätthålla högkvalitativa data och säkerställa deras integritet.

Ett logistikföretag som använder AI för att optimera sin leveranskedja måste till exempel se till att det har tillgång till högkvalitativa data om lagernivåer, leveranstider och andra faktorer. Det handlar om att samla in data från olika källor, lagra dem på ett säkert och tillgängligt sätt och se till att de är korrekta och uppdaterade. På så sätt kan företaget använda AI för att optimera sin leveranskedja, minska kostnaderna och förbättra effektiviteten.

Global AI-strategi: Anpassning till skillnader mellan EU:s och USA:s regelverk

EU:s omfattande och förebyggande regelverk kommer att medföra betydligt högre efterlevnadskostnader för företagen i EU jämfört med företag som är verksamma i mindre reglerade regioner som USA. Denna skillnad kommer att påverka multinationella företag och leda till fragmenterade AI-strategier. Dotterbolag i olika geografiska områden kommer att ha varierande tillgång till och användning av ny teknik.

Ett multinationellt teknikföretag som är verksamt i både EU och USA kan t.ex. ställas inför olika regelverk för sina AI-system. I EU kan företaget behöva följa strikta regler för datasekretess och datasäkerhet, medan det i USA kan ha större flexibilitet i hur det använder och hanterar data. Dessa skillnader i regelverk kan skapa utmaningar för företaget när det gäller att utveckla och implementera en konsekvent AI-strategi för hela sin globala verksamhet.

Hur man säkerställer efterlevnad och samtidigt främjar AI-innovation

Att balansera efterlevnad med innovation kommer att bli en kritisk utmaning för globala organisationer som navigerar mellan dessa olika ramverk. Företagen måste utveckla strategier som säkerställer efterlevnad och samtidigt främjar innovation. Detta kräver ett proaktivt förhållningssätt till regeländringar och en flexibel AI-strategi.

Ett finansinstitut som är verksamt i flera länder kan till exempel behöva utveckla olika AI-strategier för varje region för att följa lokala bestämmelser. Det kan handla om att implementera olika datahanteringsrutiner, säkerhetsåtgärder och AI-modeller för att uppfylla de specifika kraven i varje jurisdiktion. På så sätt kan institutet säkerställa efterlevnad samtidigt som det fortsätter att vara innovativt och utnyttja AI för att förbättra sin verksamhet.

Delstatsspecifika AI-regleringar kommer att försvåra USA:s efterlevnad

Efter nästan 700 lagstiftningsförslag relaterade till AI under 2024 kommer delstaterna att fortsätta att öka sina ansträngningar nästa år och ta itu med ett brett spektrum av frågor kring AI-användning, etik och reglering. Under 2025 väntas delstatsspecifika lagar och regler om AI i USA antas i större skala, vilket innebär betydande utmaningar för efterlevnaden för företag som är verksamma i flera delstater. Dessa regleringar på delstatsnivå kommer att variera i omfattning och krav, vilket skapar komplexitet för amerikanska verksamheter som måste anpassa sig till ett lapptäcke av regler. Företagen måste vara flexibla och proaktiva för att kunna navigera i detta föränderliga regelverk och säkerställa att de uppfyller efterlevnadsstandarderna i varje jurisdiktion samtidigt som de upprätthåller konsekventa AI-strategier.

Att omfamna framtiden: Att navigera i det föränderliga landskapet för Enterprise AI

Landskapet för AI i företag utvecklas snabbt, med omvälvande trender som formar framtiden för affärsverksamheten. AI-agenter, miljöer utan kod och naturlig språkbehandling gör AI mer tillgängligt och kraftfullt. Dataintegritet och datahantering blir allt viktigare förutsättningar för AI-beslutsfattande, samtidigt som olika regelverk skapar nya utmaningar för globala företag. Genom att hålla sig informerade och flexibla kan företag utnyttja AI:s potential för att driva innovation, effektivitet och tillväxt. Framtiden för företagslösningar är lovande och de som anammar dessa framsteg kommer att leda vägen på en alltmer konkurrensutsatt marknad.

Av Mika Turunen, Senior Vice President, Product and Engineering på M-Files