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在人工智能(AI)和安全性方面,很多企业的信息安全团队和IT团队对其表现形式提出了质疑。毕竟,自从20世纪80年代后期以来,人们一直听说人工智能即将到来。鉴于大多数供应商已经将人工智能和机器学习(ML)术语引入他们的市场营销活动中,看起来更像是在销售未来,而不是现在。
之所以说医疗和人工智能的结合有着巨大的潜力,也是因为有100多家初创企业正专门致力于将人工智能引入医疗领域。未来几年,随着该领域企业生态系统的增长,该领域的创新将会出现爆炸式的增长。
由于人工智能有望改善客户的开发和保留,它正在吸引业务领导者和IT领导者的注意。Salesforce Research对全球3,500名营销领导者展开的调查显示,51%的公司已经在使用人工智能,超过四分之一的公司计划在未来两年内部署人工智能。
人工智能已成为高管和董事会的必要话题。告诉我一个行业,我就会告诉你人工智能的应用,人工智能已抓住了管理层的注意力,吸引了预算和人员(通常来自不太有吸引力的项目)。
企业在基于云计算的部署中,迁移其遗留基础设施并不容易,可能会遇到一系列技术障碍。而行业专家表示,企业的云计算之旅具有更多的价值。
就大数据、分析和人工智能而言,价值不是来自收集数据(甚至也不是来自于从中获取的一些洞察),价值来只有一个来源:行动。
虽然边缘计算仍然是一项新兴技术,但它可以实现高效的数据处理,因为可以在数据源附近处理大量数据,从而减少互联网带宽的使用。这既降低了成本,又确保了应用程序可以在远程位置有效使用。
Workfront的年度工作状况报告显示,企业正面临着风险,因为大多数美国工人不会为了推动快速创新而花太多的时间,对同事也缺乏信心。
人工智能并不是非此即彼的二元化技术:成功的应用程序可以建立在规模较小的、成功的项目平台上,这本身就是试验和错误的结果。与其尽快在整个企业中推出人工智能,不如尝试在较小规模上提供真正好处的举措,这样更有效。
人工智能正在成为零售购物行业领域的主要组成部分,一些零售商或百货商(如玛莎百货、Holiday Extras、京东商城等)正在采用人工智能和机器学习技术更好地解析数据,迎合客户的体验,并最终转化为销售业绩。
人工智能技术使营销人员能够将客户分成不同的类型,并准确了解如何刺激客户购物。有了这些信息,营销人员可以专注于其受众的特定需求,并让客户与品牌建立持久的关系。
如今,人工智能和机器学习正在改变制造业。根据世界经济论坛去年年底发布的报告,人工智能、机器人、物联网(IoT)的结合将共同引领第四次工业革命。
NASA, Capital One和Verizon都已经建立了聊天机器人。他们的聊天机器人有什么共同之处么?尽管这些组织有着明显的差异,但是他们早期的聊天机器人的开发过程已经被证明是非常相似的,这为组织应该如何构建和搭载聊天机器人提供了宝贵的见解。
人们畏惧人工智能,认为它会扼杀大量的工作,但目前,很多可用的人工智能工具和服务都专注于提高业务生产力而非替代员工。事实上,最近由软件公司ABBYY在英国进行的一项调查指出,近三分之二的员工表示,他们很乐意将做会议记录和评审长篇大论等任务交给机器来做。
IT组织在进行软件外包时可能犯的最大错误之一就是没有考虑到该关系的总成本——包括可能产生的所有隐性成本。到目前为止,对于服务提供商来说,将这些迫在眉睫的财务风险公之于众的动机并不太多,因此客户需要自己来确定这些额外费用,以便管理或消除这些费用。
实现转型和变革的关键是数据,因为糟糕的数据会带来糟糕的洞察力,而良好的数据会带来良好的洞察力。对大多数组织来说,问题是他们可能有一个很好的主存储数据管理策略,但他们从二级存储中找到洞察的能力则通常是不存在的。
数字化转型迫使各个组织以不同的方式审视数据;这是一个让你成为“猎物或捕食者”的问题。如今,人们可实时且随时随地访问数据和使用工具,从而可以实现快速分析。这就促进了人工智能和机器学习发展,并允许向使用数据优先的方法进行过渡。
分析机构Tractica公司预计,全球企业在人工智能方面的支出将从2016年的6.44亿美元增长到2025年的近390亿美元,并将成为高效销售平台和虚拟数字接待员、儿童玩具、自动驾驶汽车、产品或服务等各方面发展的驱动力
根据今年Glassdoor的最佳职位报告,数据科学家是美国最好的工作。从2015年的第九位一路问鼎2017年和2016年的顶尖职位。该网的职位空缺数量从2015年的3,449起增加到今年的4,524起。IBM预测,到2020年,美国数据科学家和类似的高级分析职位的空缺将达到61,799起,预计数据科学技能会增长93%,其次是机器学习,预计增长56%。
人工智能有望彻底改变医疗卫生行业,从药物研发、诊断,再到医疗保健服务,一直到开具发票和会计工作等。据埃森哲咨询公司(Accenture)称,到2021年,人工智能医疗市场将达到66亿美元,到2026年人工智能医疗将为该行业每年节省1500亿美元。
从自助服务分析到“概念验证即服务”,领先的组织正在对商业用户和客户使用创新技术服务所带来的价值进行快速证明,而这些客户无需涉及到IT的每一环节。XaaS是一个更大趋势的一部分,该趋势可使拥有远见的首席信息官利用创新解决方案来颠覆现有的商业模式,撼动竞争对手,并创造新的收入来源。
一项新的调查显示,很多高管希望IT在推动业务成果方面发挥越来越大的作用。要做到这一点,首席信息官必须提升自己的形象,并证明IT在数字和创新等领域的有效性。
专业的硬件平台是人工智能、机器学习和深度学习的未来,也是我们所生活的云到边缘世界的每一项任务的未来。人工智能的快速发展正在催生一种新型的机器学习和深度学习的硬件加速器。
如今,信息技术一直在不断发展。而这种技术进步继续以极快的速度发生,需要更快的处理和大量的数据存储,而在过去二十年中引入了改变数据中心设计和部署的云计算模型。
如今,随着企业IT主管的角色和职责变得越来越复杂,人们期望企业的CIO可以处理数据隐私和安全,保护业务,并将在市场速度和治理方面的创新之间取得平衡。而对CIO来说,这是一个很高的要求。
我们来探索一下数据的坚实基础如何实现更少人工参与而更智能的人工智能。在当前的技术领域,没有什么能像人工智能(AI)那样使人好奇和兴奋。我们才渐渐看到企业内人工智能应用程序的潜在好处。
技术能力促使人工智能呈指数级增长,成为功能现实,并超越理论模型。今天,我们使用各种技术来实现具有多层次智能的人工智能。
人工智能虽然已经被承诺可以在多个行业进行整合,但是它的支持者经常感到失望。而正在实现的面相企业的可重复的和细节导向的安全检查,则可能是一个完美的应用案例。
根据我们在众多客户环境中应用人工智能的经验,我们发现组织必须解决三个因素:缺乏可解释的人工智能、低数据密度环境以及对更丰富的知识图谱的需求。为了正确采用和实施,企业必须首先考虑这些实际问题,并在整个AI实施过程中始终将其放在首位。
虽然目前离真正的人工智能还有一段距离,但很多企业正在利用人工智能和自动化(如机器学习)来促进业务运营,推动创新,并改善客户体验。
人工智能、机器学习、深度学习和自动化不再是未来的技术,这些技术已经在企业中发挥作用。无论是组织数据,发现趋势还是让人的生活更轻松,如果我们愿意接受的话,人工智能都可以对企业产生积极影响。
成本效益、系统可用性改进、按需扩展计算,以及存储容量的灵活性是企业采用云计算的主要驱动因素。因此,企业在开始实施时需要进行尽职调查。在通常情况下,治理结构和受托责任要求企业CIO采取商业案例合理的方式进行这种转变。
引人注目的愿景,使命和价值宣言是企业和IT的支柱。它们使目标,组织效率和员工激励更清晰,以帮忙创建有力的未来图景。组织往往无法制定有效的愿景、使命和价值宣言,这不利于组织的驱动力、方向和结果。
如今,人工智能(AI)和自动化的发展似乎不可阻挡。行业专家表示,机器人的崛起是不可避免的,如果是这样的话,那么机器人技术将对未来的数据中心产生什么样的影响?
云计算战略的最重要的原则包括可扩展性、冗余性、成本效益和适应性,最好通过根据组织的技术和业务需求定制的真正多云设置来实现。
目前区块链在提供运行大数据应用程序所需的计算能力方面,还远远不能取代云计算。但这并不意味着这项技术无法帮助它达到目标,也不意味着它在改善现有云计算基础设施方面没有起到任何作用。
在进行云迁移之前,组织的IT管理员应该审查他们的应用程序和数据资产。他们必须确定应将哪些资产迁移到云中,哪些保留在内部部署数据中心,实现现代化或干脆丢弃,以支持云就绪应用程序或软件即服务,以及有些应用程序不应该或不需要迁移。
如今,云计算不仅仅是一个数据仓库,还是一个“智能仓库”。机器学习和云计算可以一起从信息中保存、分析和学习,并将其传递给其他服务器或云平台,以帮助框架信息和响应支持的决策。
在通过成本控制来扩大盈利能力已经基本枯竭的这个时代,企业应该更加关注业务增长、数字技术,以及采用云计算技术的更加以消费者为中心的方法。
如今,大部分组织都在将一些工作负载和资产转移到云端。根据最近的一份调查报告,许多企业的首席信息安全官(CISO)对安全控制和人才短缺问题感到担忧,40%的企业因这些问题而放缓业务迁移。
云优先的企业战略正在显著增强。混合云IT运营管理提供商OpsRamp公司对大型企业(超过500名员工)的IT领导者进行了民意调查,发现其公共云服务占据了IT预算的更大份额。
随着人们创建和存储数字对象的能力的增强,这些数据的可用性却随着时间的推移而下降。人们希望通过长期数字保存(LTDP)来保持持久价值的数字信 息的可访问和可用性,以应对过时的软件和硬件,以及精确呈现内容的这些挑战。
根据调研机构Gartner公司的调查,人工智能对于客户服务最有帮助,可以帮助企业降低劳动力成本效率,并提高可靠性。该公司预计人工智能相关服务将会成为数十亿美元的产业。
如今,人工智能正应用在客户服务的第一线,处理占据大部分代理人员时间的重复性任务,这可以释放他们的时间和精力,并专注于更复杂和更高价值的业务。
如今,数据中心的互连技术和服务正在采用云计算技术。企业需要了解云计算数据中心互连技术(CDCI)如何提高流量交付,以及如何选择正确的设备和服务。
雾计算为初创企业提供了一种经济高效的替代方案,可以从亚马逊和微软等云提供商巨头那里获得更多资源。粗略的估计表明,雾计算基础设施的成本要比基于云计算的解决方案(AWS,Azure等)的成本低几倍。
行业专家对人工智能和区块链这些流行语的含义进行了阐述。并表示人们不应该再讨论人工智能是否需要区块链。在五到十年的时间里,很多企业都将转向分散的基础设施。人工智能(AI)和机器学习(ML)将是在这个新世界中创建更具深度的科技公司的根本。
人工智能曾经是出现在科幻电影中的一种未来景象,但科技的发展终于赶上了人们的想象。如今的人工智能已经成为一种现实,并且令人惊讶的是,大多数人在日常生活中都会遇到某种形式的人工智能。
RightScale 2018云状况调查显示,企业对使用与特定类型的人工智能相关的云计算服务特别感兴趣:那就是机器学习。当调查受访者计划在未来使用哪种类型的公共云服务时,机器学习服务在调查中列为首位,46%的受访者正在尝试采用该技术或计划部署该技术,尽管事实上只有12%的受访者正在使用这些服务。
如今, 多云承诺的未来与企业IT当前的现实背道而驰。这意味着需要改变的不仅仅是对当前体系结构和运营实践的增量式延续。实际上,企业的业务需要进行整体规划,因为它们不仅将应用转移到云端,而且还要为多云做好准备。