預計在2022年，人工智能業(yè)務的規(guī)模、戰(zhàn)略重要性和任務關鍵性將不斷增長，并強調(diào)長期可擴展性。
近年來，人工智能從一項新興技術漸漸轉變?yōu)橐环N必需品。重點已經(jīng)轉向人工智能轉型，為更大規(guī)模的企業(yè)問題尋找解決方案。盡管人工智能是一個偉大的推動者，但科學項目和概念驗證的時間正在迅速耗盡。
預計在2022年，人工智能業(yè)務的規(guī)模、戰(zhàn)略重要性和任務關鍵性將不斷增長，并強調(diào)長期可擴展性。在電氣與電子工程師協(xié)會最近一項名為“2022年最重要的技術"的研究中，95%的信息官、技術官和技術都認為，在未來一到五年內(nèi)，人工智能將是幾乎所有行業(yè)領域創(chuàng)新的主要驅動力。
大多數(shù)信息官會發(fā)現(xiàn)這很難處理。在科技之外，許多商業(yè)IT公司仍在學習人工智能的知識。因為人工智能具有廣泛的應用，信息官面臨的主要問題之一是確保他們的投資流向能夠產(chǎn)生最率的用例。
值得關注的人工智能趨勢
在這種背景下，們今年應該密切關注人工智能的幾個發(fā)展趨勢。具體如下：
數(shù)據(jù)之爭是首要議題
大多數(shù)企業(yè)仍處于人工智能發(fā)展的早期階段。這些企業(yè)必須構建的數(shù)據(jù)庫。大多數(shù)人工智能模型都是海量數(shù)據(jù)的消費者，因此企業(yè)必須開發(fā)適應性強的數(shù)據(jù)庫，能夠擴展以容納數(shù)千個數(shù)據(jù)源。
此類模型可以整合結構化和非結構化數(shù)據(jù)，并將其交付給可信和有意義的數(shù)據(jù)科學家。對于更可擴展性的數(shù)據(jù)，必須補充提取、轉換和加載傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫技術和關系存儲，并且在許多情況下，必須提供數(shù)據(jù)流進行實時處理。
自動化的過程發(fā)現(xiàn)促進了機器人流程自動化的工作
世界將變得更加有序。使用現(xiàn)代流程發(fā)現(xiàn)技術，業(yè)務可能會看到其企業(yè)內(nèi)部的自動化潛力。這些技術將提供通過其他方法無法獲得的與流程相關的洞察力，即使它們不僅僅專注于自動化前景。流程挖掘、任務挖掘和新興的對話挖掘技術促進了精益化發(fā)展，為公司提供了更自主的方式來構建機器人過程自動化通道。這些技術的未來進步將顯著增加智能自動化的使用。
人工智能使有效的供應鏈成為可能
在未來，智能供應鏈應用應該成為常態(tài)，而不是例外。從供需預測到數(shù)字化制造和物流，供應鏈需要不斷改變，需要人工智能支持，最重要的是，要經(jīng)得起未來的考驗。
人才短缺威脅進步
鑒于人工智能市場的快速發(fā)展，有效的人員管理已經(jīng)成為商業(yè)IT公司的關鍵差異化因素。這必須包括的招聘和保留相關的工作，以支持包容和終身學習文化。對于那些擁有人工智能技能的人來說，市場的競爭從未如此激烈，預計這一趨勢將持續(xù)數(shù)年。因此，所有類型的企業(yè)和行業(yè)都需要戰(zhàn)略聯(lián)盟。
人工智能改變IT生產(chǎn)力
未來的IT環(huán)境將過于強大和復雜，以至于人類技術專業(yè)人員無法單獨處理。信息官創(chuàng)建的當代系統(tǒng)的管理將是人工智能部署興起的另一個領域。人們不能只運行這些系統(tǒng)。人工智能將實現(xiàn)這些系統(tǒng)所需的可觀測性、干預性和深入分析。
鑒于人們對生成式人工智能的興趣日益濃厚，期待在應用開發(fā)方面的業(yè)務幫助。在2022年，信息官們還將評估人工智能對工程部門內(nèi)開發(fā)人員生產(chǎn)力的深遠影響。盡管最近取得了重大進展，但在這一領域已經(jīng)進行了長期研究。
來源：網(wǎng)絡
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