Regulerede brancher får nye værktøjer til virksomheds AI-adoption

Enterprise AI afhænger stadig af datakvalitet

Mens meget af nutidens AI-marked fokuserer på at vælge den rette store sprogmodel, anerkender organisationer i stigende grad, at datakvalitet spiller en lige så vigtig rolle.

Ifølge Iris.ai er en stor del af virksomhedens viden stadig lagret i dokumenter, rapporter og interne systemer, som er vanskelige for konventionelle dataplatforme at behandle. Teknologien er designet til at organisere og sætte denne information i kontekst, før den bruges af AI-applikationer, hvilket gør det muligt for organisationer at genbruge forretningsviden på tværs af flere afdelinger i stedet for at forberede data separat til hvert projekt.

Virksomheden siger, at platformen er blevet anvendt på tværs af brancher som fremstilling, sundhedsvæsen, finansielle tjenester, telekommunikation og den offentlige sektor.

AWS Collaboration fokuserer på enterprise-implementering

Som en del af samarbejdet integreres platformen med flere AWS-tjenester, herunder Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch, Amazon SageMaker og Amazon EC2 GPU-instanser.

Målet er at hjælpe organisationer med at udvikle AI-applikationer, der kan arbejde med struktureret forretningsviden, samtidig med at de understøtter governance- og compliance-krav.

Ifølge virksomheden er platformen designet til at levere sporbare AI-output og er i overensstemmelse med standarder som GDPR, EU’s AI-lov og ISO 27001.

Softwaren er også tilgængelig via AWS Marketplace, hvilket forenkler indkøb for organisationer, der allerede bruger AWS-infrastruktur.

Matthew Thomson, direktør for EMEA Startups hos AWS, sagde, at erhvervskunder i stigende grad søger måder at låse op for viden, der er lagret gennem mange års dokumenter og interne systemer, i stedet for udelukkende at fokusere på AI-modeller.

Victor Botev, medstifter og CTO for Iris.ai, mener, at kvaliteten af virksomhedsviden fortsat er en af de største faktorer, der påvirker AI’s ydeevne.

“Modellen er kun så god som den viden, den har adgang til.”

Han argumenterer for, at selv avancerede sprogmodeller kan give upålidelige resultater, når virksomhedens information er ufuldstændig, forældet eller dårligt struktureret.

Et voksende fokus på AI-styring

Meddelelsen afspejler en bredere tendens inden for enterprise AI, især i regulerede brancher, hvor organisationer står over for strengere krav til governance, compliance og datasuverænitet.

Finansielle institutioner, der forbereder sig på Digital Operational Resilience Act (DORA), producenter, der moderniserer ældre systemer, og sundhedsorganisationer, der håndterer flersproget dokumentation, er blandt de sektorer, der forventes at øge AI-investeringerne i de kommende år.

Fremadrettet planlægger Iris.ai at udvide sin tilstedeværelse i Nordamerika, Saudi-Arabien og Europa, samtidig med at platformen yderligere integreres med AWS-tjenester som Amazon Bedrock AgentCore, Amazon QuickSight og Amazon OpenSearch.