这开启了令人兴奋的思想和概念交流，以利用AI驱动的数字化转型的潜力在商业上取得成功。如今，来自传统行业和新兴行业的公司都在描绘他们对数字化转型的渴望。虽然这一转变的目标早于大流行，但过去15个月无疑加速了这一进程。然而，这场革命的种子是在世纪之交播下的。早期迹象作为一个基本的例子，繁华的创业领域将提供惊人的数据，表明创业公司达到梦寐以求的独角兽地位所需的时间每年都在缩短。Naukri.com（1997）用了16年，Flipkart（2007）不到9年，Oyo（2013）不到6年。让我大胆猜测一下新公司如何能够更快地取得相同的结果——利用一系列强大的技术工具帮助他们事半功倍。让数据为您所用今天，公司和领导者在竞争激烈的市场中运营，必须以极快的速度做出决策。人们相信，尽早采用人工智能等智能技术可以使公司在这些快速发展的商业环境中实现数字化转型。数据是新的石油，不断剪切。但是，数据分析师手中的非结构化、碎片化、难以理解的数据就像树皮对打印机一样有效。如果简单的算法将数据置于预先设计的标准格式中，使其更易于阅读、理解、解构和得出结论，那么分析师的时间和精力可能会得到明智的使用。虽然企业界似乎非常重视数据收集，但使用工具进行分析却极为罕见。客户管理系统、万维网和社交媒体等数据整理矩阵为开发强大的预测分析模型提供了充足的空间，这些模型可以帮助增强客户体验，无论客户从事哪个行业。设计解决方案仍然存在的紧迫问题是我们如何才能最好地利用技术在这个充满竞争和动态的环境中为我们的利益相关者创造价值——我们如何构建数字世界中人性化的解决方案？客户体验、公司文化、业务流程和产品创新一直受到关注，而人工智能正在协助这一转变。媒体、零售、科技、汽车、发电——只是少数几个正在利用数字化转型力量的行业。首先，人工智能甚至正在改变我们在线召开会议的方式。自动调度、面部识别、电话转录和其他工具让冗余的日常任务占用个人时间。技术不仅可以更快地完成工作，而且还可以24/7全天候工作。因此，跨领域，人工智能正在自动化日常认知任务。媒体行业已经受益于自动生成的销售报告、为品牌定制的社交媒体聊天报告、了解消费者对话或反馈、活动表现等。另一方面，在教育领域，它有助于解决时间等其他方面的问题-耗时的评分过程和纯粹基于数据的成绩比较。包括人工智能、机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)在内的认知技术与纯统计方法相比具有双重优势——编译过程是公正的，并且每次用户交互和改进都会产生学习。它将随机的非结构化数据转换为经过深思熟虑、有计划和精心策划的数据库，可以按需使用。内容定制是将AI融入业务流程技术的另一个主要优势。无论是我们参考的社交媒体页面还是新闻网站，它们都会自我调整以丢弃我们最常接触的内容。元数据标签在媒体空间中实现了这一点。同样，教育部门通过精心设计的算法来做到这一点，这些算法根据我们过去的回答来衡量我们的熟练程度，并提出使产品与用户兼容的问题或信息。自动化管理任务是将AI整合到业务流程中的另一大好处。留在教育部门，国家教育和行政研究所(NUEPA)2018年的一份报告“教师参与非教学活动及其对教育的影响”强调，该国公立教师的支出仅占其支出的19.1%在教学工作时间上，其余时间分配给非教学核心活动、非教学学校相关活动和其他部门活动。通过部署正确的技术工具可以轻松解决这种二分法。在在线学习中部署人工智能并不能取代我们的老师；它只会帮助教师衡量每个学生的理解和差距。这允许根据每个学生的能力设计定制的课程计划和课程。从行业中吸取的教训促成了最近推出的高级数字化转型计划(ADTP)，该计划由Results&Outcomes与MICA共同策划，面向M&E行业的专业人士。不断变化的数字化转型需求正在重新思考品牌与企业之间的营销策略、数据分析和客户关系管理。该课程由经验丰富的行业专业人士创建和教授，旨在帮助专业人士顺利过渡，为他们提供在这个数字化转型的世界中茁壮成长所需的技能和实际应用知识。在我们发现自己高度重视准确性和速度的时代，数据像石油一样点燃了商业——这两者都不容商量。为了促进这种转变，通过采用智能技术开辟新天地似乎是不可避免的。简化复杂的业务流程，提高客户行为趋势的智能，通过游戏化和虚拟现实等工具提高客户参与度，持续的后端产品检查和维护——这些只是智能技术顺利运行的一部分，可以释放宝贵的人力资源资源执行头脑风暴、研究和创新等复杂分析任务的部分任务时间和心理空间。虽然应用程序和聊天机器人等配备人工智能的技术遭到了很多质疑，但它作为数字化转型推动者的作用是公认的。在结束之前，我想让您明智地投资于可靠的数据策略。在没有明确定义的数据策略的情况下考虑人工智能是毫无意义的。
