在英格兰银行预测经济衰退和进一步通胀之后，企业中的IT团队面临的压力越来越大。企业高管需要实时数据洞察力来做出决策，与此同时减少支出和预算，许多IT部门可能面临人员编制或预算冻结的情况。许多大型科技公司已经出现了这种情况，其中一些企业放缓了招聘速度，另外一些公司则在裁员。
这里的问题是敏捷性或者说缺乏敏捷性。企业必须灵活应对此类挑战，以灵活应对即将到来的问题。
人工智能和敏捷性
在企业的业务中，数据有上百万种不同的用途，因此创建工作流程需要尽可能直观和简单。例如，销售团队必须能够连接他们最喜欢的应用程序，并通过定制通信提高客户参与度，同时通过自动化交易文档交付、订单履行以及交付和支付流程来保持收入流动。
这就是人工智能发挥作用的地方。人工智能解决方案可以通过指导这些非技术用户完成数据任务来简化业务，否则这些任务需要高技能开发人员的时间和注意力。
因此，在企业中拥有“人工智能和敏捷性”不仅可以打破企业内部的数据孤岛，还可以让其员工为自己做更多的事情。
真正现代的人工智能基础设施可以让这个过程变得更加容易，自驱动软件可以让业务用户管理他们自己的数据管道，让IT团队腾出时间来完成增值任务。
企业过去常常通过投入大量开发人员来解决集成问题。如今，专注于简单的低代码/无代码软件，这些问题可以通过人工智能的力量轻松解决。
简单性
为用户利用强大的人工智能并不是什么新鲜事，事实上，企业的大多数员工每天都在使用人工智能技术，可能没有意识到这一点：例如，智能手机上的地图应用程序使用先进的人工智能来预测从A到B的最快路线。
数据集成中的人工智能的工作方式大致相同，使用智能学习技术来预测数据的最有效路径。
这些解决方案从大量的历史数据中学习，挖掘数据以产生黄金标准建议，帮助用户做出更快、更好的决策。
现代解决方案通过使用人工智能和机器学习的集成助理以高达90%的准确度建议数据管道构建的后续步骤，从而使这变得更加容易：这不仅可以加快单一工作流程，还可以快速加快整个业务的数字化转型。
汉普郡银行信托公司是一家真正了解这一点的组织，它利用人工智能集成助理和简单的低代码无代码基础设施，轻松地将大量应用程序和工具连接在一起。通过缩短集成工作流的开发时间，IT团队变得更加灵活，可以专注于推动增长的任务，而不是被重复性的琐事淹没。
面向未来
现代软件解决方案不仅更快、更准确，而且最重要的是更具前瞻性，提高了企业在面对即将到来的挑战时保持敏捷的能力。
随着这些人工智能和机器学习技术的不断学习，企业可以确信可以通过可扩展的基础设施来应对当前和未来的挑战，这些基础设施可以从几乎任何来源传输数据，包括应用程序和数据以及内部部署和云计算环境。
虽然没有人知道未来会怎样，但随着数据价值的增长及其收集量的增加，能够适应和打破业务中的障碍是处理任何情况的关键。
保持凝聚力
在许多企业中，个人贡献者与其技术团队之间存在对抗关系，因为业务用户试图充分利用他们的技术工具，而IT人员则试图将企业及其团队保持为一个有凝聚力的单位。
随着应用程序和工具的不断创新，业务用户对IT参与的需求减少，因为他们可以为自己“DIY”解决方案，但这种独立性将团队导向截然不同的方向，并在业务中造成连续性混乱。
这可能是其自身的敏捷性挑战，因为一方面用户可能会觉得他们的IT没有得到支持，而另一方面，混乱的工具和技术可能会使企业陷入困境。
人工智能和机器学习集成技术可以通过自动化集成和授权用户创建自己的管道，帮助以凝聚力的方式将各个贡献者聚集在一起，同时仍让IT部门对业务的神经系统进行全面监督和控制。
这允许个人在保持稳定感的同时发展自己和团队，这意味着企业可以在面对未来和当前挑战时保持敏捷和响应能力。
现在是采用人工智能的时候了
最终，保持敏捷意味着消除业务之间的障碍并确保其作为一个灵活的单元发挥作用。通过采用强大的人工智能技术，可以在一个平台上统一数据，企业可以确保可以将业务中的各个点连接起来，无论是在企业的数据之间还是在其员工之间。
人工智能可以启用、简化和增强数据，提高企业的敏捷性，并让最重要的员工继续处理最重要的任务。
本文转载自51CTO，本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
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