The Low-Code AI Maturity Model (eBook)
594 Seiten
Apress (Verlag)
979-8-8688-1730-4 (ISBN)
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
| Erscheint lt. Verlag | 26.9.2025 |
|---|---|
| Zusatzinfo | XXX, 594 p. 156 illus., 6 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Wirtschaft | |
| Schlagworte | AI adoption strategies • AI Compliance • AI governance • AI maturity model • AI Project Management • AI Risk Management • Data security in AI • Ethical AI Practices • Leadership in AI • Low-code AI • Low-Code Development • responsible AI |
| ISBN-13 | 979-8-8688-1730-4 / 9798868817304 |
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