Infosys åbner Ki Innovation Lab i Düsseldorf: Future of SAP Solutions!
Infosys åbner Ki Innovation Lab i Düsseldorf: Future of SAP Solutions!
Düsseldorf, Deutschland - Infosys åbnede i dag innovationslab Intelligens (AI) og data for at udvikle skræddersyede løsninger og implementere innovationer hurtigere
Innovationslaboratoriet tilbyder adgang til centrale teknologier som SAP Business AI, SAP Business Data Cloud og Rise with SAP. Tilbud som Infosys Cobalt og Infosys Topaz skal understøttes i skytransformation og brugen af generativ AI. Disse teknologier sætter virksomheder i stand til effektivt at tilpasse deres AI- og datastrategier på deres forretningsmæssige mål. Et vigtigt mål for laboratoriet er at skabe et samarbejdsmiljø, der fremmer samskabelse af AI-løsninger. Gennem et tæt samarbejde med de kunder, Infosys, ønsker at udvikle skræddersyede løsninger, der er skræddersyet til specifikke forretningsbehov. Brugen af SAP Business Data Cloud betragtes som afgørende for at linke og bruge firma -dækningsdata. Laboratoriet muliggør også hurtig prototype og skalering af AI og dataløsninger. Dette er beregnet til at gøre det muligt for virksomheder at øge deres økonomiske resultater, forbedre driftseffektiviteten og minimere risici. De udviklede løsninger er tilgængelige via et globalt netværk af mere end tolv levende laboratorier, der muliggør omfattende anvendelse og integration i en lang række forretningsområder. Infosys bringer mere end 25 års erfaring inden for SAP -transformation, rådgivning og teknologi. Det tætte samarbejde med SAP for udvikling af branche-specifikke sky- og AI-løsninger understøtter denne ekspertise. Thomas Saueressig fra SAP understreger den afgørende rolle som AI-baseret innovation og problemfri cloud-adoption, mens Dinesh Rao understreger Infosys, at laboratoriet vil hjælpe virksomheder med at overvinde integrationshindringer. I dagens forretningsverden er implementeringen af AI -strategier vigtig. ki-transformation Fremme integrationen af disse teknologier i virksomhedsprocesser for at optimere processer, automatisere manuelle opgaver, forbedre kundeoplevelsen og træffe datasupportede beslutninger. De udfordringer, der er forbundet med skalering af sådanne teknologier, skal tages i betragtning, når man implementerer en effektiv AI -strategi for at maksimere fordelene ved maskinlæring, dyb læring og andre innovative teknologier. Mål og funktioner i laboratoriet
oplevelser og ekspertise
Details | |
---|---|
Ort | Düsseldorf, Deutschland |
Quellen |
Kommentare (0)