Articles
4 articles sur la construction de logiciels AI-native.
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BrouillonCommencer par le CRM : comment l'AI comprend clients, opportunités et historique de suivi
La plupart des CRM contiennent déjà clients, opportunités, contacts et activités. Le bon point de départ est de laisser l'AI comprendre ces objets métier sous vos permissions, pas d'exporter les données pour une analyse ponctuelle.
Intégration et données Dirigeants métier CRM CRMSales ManagementAI AdoptionCustomer Data -
BrouillonPourquoi le low-code atteint ses limites dans les métiers complexes, et ce qu'une plateforme AI-native change
Le low-code accélère pages et workflows, mais les systèmes métier complexes dépendent d'objets, permissions, intégrations, changement et maintenabilité.
Développement applicatif IT / CIO RH et apps internesGestion des dossiers Low-CodeAI-NativeApplication PlatformArchitecture -
BrouillonComment connecter l'AI aux systèmes legacy en industrie : commencer par rapports et ordres de travail, pas par remplacer l'ERP
Les systèmes industriels sont souvent anciens, lourds et difficiles à remplacer. Un chemin AI pragmatique connecte l'existant et commence par rapports, ordres de travail et analyse d'exceptions.
Intégration et données IT / CIO Gestion des dossiersSupply chain et achats Industrie manufacturière ManufacturingERPWork OrdersAI Adoption -
PubliéRendre votre système métier existant AI-native sans migration
Connectez ObjectOS à la base de données que vous exploitez déjà, laissez un agent de code modéliser les tables comme des objets et mettez l'AI sur des données réelles, sous vos permissions et sans toucher au système d'origine.
Intégration et données Général Data SourcesAI-NativeArchitecture