为什么说人工智能是创新的主要驱动力

简介: 大多数首席信息官会发现这很难处理。在科技巨头之外,许多商业IT公司仍在学习人工智能的知识。因为人工智能具有广泛的应用,首席信息官面临的主要问题之一是确保他们的投资流向能够产生最高回报率的用例。

b9ba7ae93edc1bd2a32015d17621363bb172f2.png

近年来,人工智能从一项新兴技术渐渐转变为一种必需品。重点已经转向人工智能转型,为更大规模的企业问题寻找解决方案。尽管人工智能是一个伟大的推动者,但科学项目和概念验证的时间正在迅速耗尽。预计在2022年,人工智能业务的规模、战略重要性和任务关键性将不断增长,并强调长期可扩展性。在电气与电子工程师协会最近一项名为“2022年最重要的技术”的研究中,95%的首席信息官、首席技术官和技术领导者都认为,在未来一到五年内,人工智能将是几乎所有行业领域创新的主要驱动力。

大多数首席信息官会发现这很难处理。在科技巨头之外,许多商业IT公司仍在学习人工智能的知识。因为人工智能具有广泛的应用,首席信息官面临的主要问题之一是确保他们的投资流向能够产生最高回报率的用例。

值得关注的人工智能趋势
在这种背景下,领导者们今年应该密切关注人工智能的几个发展趋势。具体如下:

数据之争是首要议题
大多数企业仍处于人工智能发展的早期阶段。这些企业必须构建尖端的数据库。大多数人工智能模型都是海量数据的消费者,因此企业必须开发适应性强的数据库,能够扩展以容纳数千个数据源。

此类模型可以整合结构化和非结构化数据,并将其交付给可信和有意义的数据科学家。对于更可扩展性的数据,必须补充提取、转换和加载传统的数据仓库技术和关系存储,并且在许多情况下,必须提供数据流进行实时处理。

自动化的过程发现促进了机器人流程自动化的工作
世界将变得更加有序。使用现代流程发现技术,业务领导可能会看到其企业内部的自动化潜力。这些技术将提供通过其他方法无法获得的与流程相关的洞察力,即使它们不仅仅专注于自动化前景。流程挖掘、任务挖掘和新兴的对话挖掘技术促进了精益化发展,为公司提供了更自主的方式来构建机器人过程自动化通道。这些技术的未来进步将显着增加智能自动化的使用。

人工智能使有效的供应链成为可能
在未来,智能供应链应用应该成为常态,而不是例外。从供需预测到数字化制造和物流,供应链需要不断改变,需要人工智能支持,最重要的是,要经得起未来的考验。

人才短缺威胁进步
鉴于人工智能市场的快速发展,有效的人员管理已经成为商业IT公司的关键差异化因素。这必须包括一流的招聘和保留相关的工作,以支持包容和终身学习文化。对于那些拥有人工智能技能的人来说,市场的竞争从未如此激烈,预计这一趋势将持续数年。因此,所有类型的企业和行业都需要战略联盟。

人工智能改变IT生产力
未来的IT环境将过于强大和复杂,以至于人类技术专业人员无法单独处理。首席信息官创建的当代系统的管理将是人工智能部署兴起的另一个领域。人们不能只运行这些系统。人工智能将实现这些系统所需的可观测性、干预性和深入分析。

鉴于人们对生成式人工智能的兴趣日益浓厚,期待在应用开发方面的业务帮助。在2022年,首席信息官们还将评估人工智能对工程部门内开发人员生产力的深远影响。尽管最近取得了重大进展,但在这一领域已经进行了长期研究。


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
免费体验百种AI能力以及试用热门离线SDK:【点此跳转】

相关文章
|
6月前
|
人工智能 安全 Android开发
【专栏】在人工智能时代,Android和iOS两大移动操作系统巨头正加速融合与创新
【4月更文挑战第27天】在人工智能时代,Android和iOS两大移动操作系统巨头正加速融合与创新。Android以其开放性占据广阔市场,集成AI功能如语音助手;而iOS以其稳定性和生态优势,如Siri,提供卓越体验。两者在AI技术、应用场景上相互借鉴,拓展至医疗、教育等领域,并逐步打通生态系统。然而,技术竞争、数据隐私和标准不一是挑战,新市场需求、技术创新和产业合作则带来机遇。未来,二者将继续推动AI发展,为社会进步贡献力量。
110 4
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索人工智能与创新的未来
在当今科技飞速发展的时代,人工智能已经成为了推动创新与变革的关键力量。本文将探讨人工智能技术在创新领域的应用,并探索其未来发展的可能性,以期为读者带来新的思考与启发。
40 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
人工智能浪潮中的伦理困境:如何平衡创新与责任?
随着人工智能技术的快速发展,其在改善人类生活的同时,也引发了一系列伦理问题。本文将探讨AI技术在医疗、司法和隐私保护等领域的应用所带来的伦理挑战,并讨论如何在促进技术创新的同时确保社会责任的承担。通过分析具体案例,文章旨在提供对于制定AI伦理指导原则的建议,以期达到技术发展与社会价值的和谐共存。
|
5月前
|
人工智能 前端开发 搜索推荐
人工智能(AI)在前端设计中的创新应用
人工智能(AI)在前端设计中的创新应用
138 4
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
人工智能在医疗健康领域的创新应用与挑战
人工智能在医疗健康领域的创新应用与挑战
68 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【机器学习】机器学习:人工智能中实现自动化决策与精细优化的核心驱动力
【机器学习】机器学习:人工智能中实现自动化决策与精细优化的核心驱动力
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
探索人工智能在图像识别领域的创新应用
【5月更文挑战第25天】随着深度学习技术的飞速发展,人工智能(AI)在图像识别领域取得了重大进展。本文将深入探讨人工智能如何通过先进的算法和模型改进图像识别能力,并分析其在不同行业中的应用前景。我们将重点讨论卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)的结合使用,以及生成对抗网络(GAN)在提高图像质量方面的作用。此外,文中还将提及数据增强、迁移学习等策略对提升模型泛化性能的重要性。
|
6月前
|
人工智能 安全 搜索推荐
探索操作系统的未来发展:以人工智能为驱动力
【5月更文挑战第23天】随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经成为了当今社会的热门话题。在众多领域中,操作系统作为计算机系统的核心,其发展也受到了AI的影响。本文将探讨AI如何推动操作系统的发展,以及未来可能出现的新型操作系统特性。我们将重点关注AI在性能优化、安全性、用户体验等方面的应用,并展望操作系统在AI驱动下的未来趋势。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索人工智能在图像识别领域的创新应用
【5月更文挑战第30天】 随着深度学习技术的飞速发展,人工智能(AI)在图像识别领域取得了革命性的进展。本文旨在探讨AI技术如何优化图像识别流程,提高识别精度,并分析其在多个行业中的实际应用。通过对比传统方法和最新的研究成果,我们展示了AI驱动的图像识别系统在处理速度、准确率和自动化水平方面的显著提升。此外,文章还将讨论当前面临的挑战和未来的发展趋势,为读者提供一个关于AI在图像识别领域内应用的全面视角。