Sådan tænker og handler man som en AI-native virksomhed

Tre profiler af AI-native virksomheder 

1. Niche-specialister er præcise problemløsere. Et eksempel på en løsning for denne profil kunne være et værktøj til fremstillingsindustrien, der er så finjusteret til rytmen af en samlebåndsproduktion, at det kan forudsige nedbrud og dermed forhindre dyr nedetid.
2. Platformbyggere er arkitekter, der vil bygge økosystemer designet til at forbedre kundeoplevelsen. Andre platforme vil fokusere på at forudse kundernes behov og tilbyde personlige anbefalinger, før de overhovedet bliver bedt om det.
3. Game changers er visionærerne. De vil bruge AI til at disrupte hele industrier ved at bryde med traditionelle begrænsninger: levere overkommelig sundhedspleje til fjerntliggende samfund, genopfinde investeringer med AI-drevne algoritmer eller bruge generativ AI til at frigøre potentialet for personlig uddannelse for alle.

Arbejdet bag kulisserne vil blive udført af AI-agenter, der samarbejder om at orkestrere opgaver. Disse hære af interne AI-agenter vil blive integrerede teammedlemmer, hvilket reducerer behovet for store arbejdsstyrker og muliggør hurtige beslutningsprocesser.

Vær klar til den nye AI-tech stack 

1. En ny måde at tænke UI på: En AI-native UI vil være drevet af veludformede prompts, der igangsætter komplekse handlinger på tværs af flere systemer eller genererer brugbare output. UI-designet vil facilitere en ny interaktionsstil mellem menneske og AI, hvilket sikrer, at brugerne effektivt kan guide AI-agenter og bevare kontrollen over resultaterne. 

2. AI-modellaget - Et økosystem af AI-modeller og værktøjer: AI-native virksomheder vil strategisk anvende en række AI-modeller, der hver især er specialiseret i forskellige opgaver. Sådanne opgaver kan omfatte tekst-, billede- og procesgenerering samt struktureret datamodellering, forudsigelse og beslutningstagning samt kodeoptimering. 

3. Datalaget - Adgang, forbindelser og kreativitet: AI-native virksomheder vil prioritere adgang til både strukturerede og ustrukturerede data over bekymringer om datarenhed. Når de har etableret klart samtykke til, hvordan dataene vil blive brugt, kan de trække på omfattende offentlige datasæt, tredjepartsressourcer og kundedata. 

4. Infrastrukturlaget - Bygget til hastighed og skalering: Generative AI-modeller kan være ekstremt krævende med hensyn til computerkraft. Etablerede virksomheder vil proaktivt skulle være strategiske for at opnå dette niveau af fleksibilitet og smidighed.

5. Machine Learning Ops-laget: Etablerede virksomheder skal ændre deres tankegang mod AI som et dynamisk system snarere end et engangsprojekt. Ved at investere i MLOps kan de automatisere processer og forkorte det kritiske feedback-loop mellem resultater fra den virkelige verden og modelforbedringer. Dette vil sikre, at deres AI-systemer kontinuerligt udvikler sig for at matche det dynamiske marked.

Overgangen til en AI-native verden - Et nødvendigt tankeskift 

I sidste ende vil AI-native virksomheder instinktivt forstå en helt ny måde at udvikle og implementere AI-systemer på. De vil se deres AI-agenter som udviklende samarbejdspartnere. Fremtidige virksomheder vil prioritere at bygge systemer, der er i stand til kontinuerlig læring. Og endelig vil de være villige til at eksperimentere og acceptere, at tillid til AI-agenten opnås gennem grundig observation frem for forudgående programmering.

Læs mere her: : How to think—and act—like an AI-native business | Cognizant