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The Low-Code AI Maturity Model
Steve Jeffery (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
Written from the perspective of an experienced IT expert, this book leverages a maturity model framework to guide organizations through each stage of adopting, securing, scaling, and tracking the value of low-code AI responsibly and efficiently. Unlike other works that focus only on AI’s technical aspects, this book boasts a practical roadmap for responsible AI adoption and provides a clear,… structured maturity model that guides organizations from foundational steps to advanced, responsible AI practices. In a world where organizations are under pressure to innovate quickly and responsibly, this book provides a structured approach, addressing essential elements such as data management, governance, ethics and compliance in low-code AI environments. Each chapter represents a maturity level, from foundational to optimized, offering readers insights, practical steps and examples to support their journey. The Low-Code AI Maturity Model takes a comprehensive look into the transformative potential of low-code and AI. What You Will Learn Identify, assess and mitigate risks to ensure stable and reliable AI deployments Implement robust governance, aligning with compliance standards and ethical principles at each maturity stage Evaluate the real business value and ROI of AI projects, empowering data-driven decision-making Who This Book Is For IT leaders, decision-makers, and technology enthusiasts interested in the transformative potential of low-code and AI 53,49 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
27.09.2025
Sprache
Englisch
EAN
9798868817298
Herausgeber
APRESS
Sonderedition
Nein
Autor
Steve Jeffery
Seitenanzahl
594
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Leading Responsible AI Transformation with Microsoft Power Platform
Schlagwörter
Low-code AI, AI maturity model, Responsible AI, AI governance, Data security in AI, AI project management, Ethical AI practices, AI risk management, Leadership in AI, AI compliance, AI adoption strategies, low-code development
Thema-Inhalt
UYQM - Maschinelles Lernen
UYQ - Künstliche Intelligenz
GPJ - Kodierungstheorie und Verschlüsselung (Kryptologie)
GPF - Informationstheorie
KJG - Unternehmensethik und soziale Verantwortung, CSR
KJQ - Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Apress, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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