人工智能在工作场所的兴起以支持和维持数字劳动力是2020年的明显趋势。人工智能、机器学习、神经网络或任何其他出现的奇特术语行业，都被定义为作为广泛用于理解和改善业务和客户体验的复杂计算机技术。我想你以前听过它，但它今天的定义是计算机科学领域，它强调创造像人类一样工作和反应的智能机器。以下是今年值得关注的10大AI趋势：越来越多的企业认可他们，他们将在每一个数字化转型战略中扮演越来越重要的角色。必须对其操作具有可见性。数字智能解决方案将通过优化自动化计划和补充RPA和BPM等平台，帮助组织提高这一关键业务能力。到2020年，随着企业认识到这些解决方案为改善客户体验、降低运营成本和提高竞争优势开辟了道路，更多组织将把数字智能技术纳入其整体数字化转型计划。（如前所述。）数字工作者将改变办公室正如我最近谈到的那样，数字工作者的使用正在全球范围内发生。根据IDC的一项新研究，到2022年，软件机器人和AI等数字工作者的贡献将增长50%以上。每个工作者都有一个数字工作者。期望许多数字机器人在办公室执行最少的任务。数字工作者将接受培训，能够像任何员工一样执行业务任务，但速度更快且不会出错。未来，企业所有员工都将拥有数字化员工。这在工作场所将变得非常正常，您肯定会在工作场所看到更多此类技术（继续阅读以找出原因）。过程智能的传播如果您以前没有听说过，今年您一定会看到它。借助流程智能，企业可以使用其系统中包含的信息来创建流程的可视化模型，实时分析它们以识别异常值和瓶颈，并预测未来结果以促进技术投资决策。随着更复杂的数字化转型技术的部署，监控组织运营各个方面的能力变得越来越重要。管理非常具体功能（CRM、ERP、CMS、EHR等）的单一技术系统只能提供对其平台控制的流程的可见性。这些独立的系统都无法以全面和深入的方式提供洞察力。流程智能增强供应链的7种方式随着供应链变得更加全球化和复杂，监控和监督流程变得越来越具有挑战性。为了获得这种可见性，组织将需要利用流程智能技术，这些技术可以提供跨部门、职能、人员甚至地点的所有流程的全面、准确和实时的视图。在接下来的几年里，越来越多的企业将意识到流程智能使组织能够更好地理解和更有效地端到端地管理他们的流程，这些技术将成为企业的标准。（如前所述。）人工智能不仅适用于消费者用户，也适用于企业作为消费者，我们每天都在体验人工智能，甚至都不知道它正在被使用。在企业中，预计到2020年，流程所有者和那些领先的客户体验改善计划将显着增加他们对AI工具的参与和访问。许多企业花费数百万美元用于数字转型项目，这些项目与业务需求不一致。当然，他们仍然想知道为什么失败了。解决业务问题并确保解决正确的问题将确保企业在2020年及以后取得数字化成功。这不仅仅是关于拥有AI或RPA，还在于使技术与业务保持一致。正如内森·弗尔(NathanFurr)和安德鲁·希皮洛夫(AndrewShipilov)在他们的文章中解释的那样，这违背了关于数字化颠覆的常识，“高管们通常认为数字化转型主要是关于技术变革。当然，这涉及到技术变革，但精明的公司意识到转型最终是关于更好地满足客户需求，无论是通过更高效的运营、大规模定制还是提供新产品。”人工智能将在工作场所变得更具消费性。商业用户将很快进入机器人和其他易于使用的自动化工具的内部市场，各种技能水平的人都可以使用。这些新平台将在改善员工工作方式方面发挥作用，从而改善客户体验并改善流程，优于竞争对手。人工智能将监控和改进业务流程，但你无法改进你不知道和无法衡量的东西。虽然工作场所的简单任务自动化、超级自动化（如2020年十大技术趋势中所述）和智能认知自动化项目已成为工作场所的常见做法，但依赖集成AI支持的工具来重塑和重新定义的能力实时执行业务流程的方式。RPA本身不是智能；它是基于规则的简单任务自动化。DerekMiers是GartnerRPA软件魔力象限的高级总监分析师主管。Miers在今年的GartnerSymposium/ITxpo上的演讲出人意料地批评了当今的RPA。Miers解释说：“你正在做的是用创可贴覆盖组织以进行健康计划。”应用程序前面有一个小商店可以重复使用。”实现认知自动化需要为任务构建新工具。基于人工智能的流程和内容智能技术将为数字工作者提供处理自然语言所需的技能和理解力、推理和判断，建立上下文，并提供数据驱动的见解。RPA工具本身并不是用AI构建的智能机器人，因此它们需要AI驱动的解决方案才能实现智能化。能够监控整个企业的流程并触发RPA等工具、捕获等将由了解流程（参见上面的流程智能部分）以及流程的有效载荷是什么的工具来处理。简而言之，RPA所做的是将以前由人类处理的重复性任务自动化。软件被编程为在应用程序和系统之间执行重复性任务。该软件被教导具有多个步骤和应用程序的工作流程。”–AntonyEdwards,C哦，茄子。混合劳动力的常态——人类与AI协作许多人将企业内的AI和自动化视为杀手。新兴的混合系统（人类和机器人）正在蓬勃发展。组织正在迅速实施可以处理大量重复性工作的认知AI和RPA无论您的组织是否努力获得认可，信息都很明确：习惯它。未来，您可能会在日常工作中与人工智能工具、数字工作者和机器人一起工作。期望这些数字工作者与业务保持一致并帮助解决问题，从而加快实现价值的速度。AI带来更多AI在多机交互工作场所中的正常运行也将是我们看到更多人与AI交互的原因。正如我们已经与Alexa、Siri和其他数字助理一起生活一样，我们也将被期望与AI一起生活和互动。工作。您的智能数字工作者的名字是什么？随着技术能力的提高、法规的允许和社会接受度的提高，更多的人工智能将部署在不受控制的公共场所。我认为我们人类中更多的人可能会与人工智能互动，甚至可能不知道。虽然我们了解到客户体验通常会根据我们的个人资料和兴趣得到增强和定制，但我期待与AI的许多其他形式的交互，即使我们没有看到它发生。数据助长了AI的大爆发正如比利·乔尔所说：我们没有开火；它总是在燃烧；现在世界在变化，我们没有开火；不，我们没有点燃它；但我们试图与之抗争：不久前，企业将数据视为许多业务流程和交易结束时的冗余消耗品。这里发生了很多变化，大大小小的组织现在都在投资收集和记录所有数据的系统和方法，当然是为了更好！在过去的25年中，数据的快速增长、存储成本的降低以及对轻松访问数据的需求出现了令人难以置信的增长。数据正在推动改善客户体验、增强分析能力（尤其是在过程数据和过程智能的新领域）、实现机器学习和人工智能，并让企业能够在智能、数据驱动的自动化中利用真正的价值。用于网络安全的AIAI将为CISO带来令人印象深刻的新好处，以持续改善网络安全。虽然人工智能可以增强安全性，但它不是万灵药。“AI无法解决所有安全问题，”安全公司McAfee前副总裁兼企业产品总经理、现任AkamaiTechnologies安全产品副总裁的RajaPatel说。“将其视为改善安全状况的一种方式，而不是灵丹妙药。”正如我在2020年20大技术趋势一文中指出的那样，AI安全的未来将有3个关键观点。更多AI做AI的事情——自动化AI开发”，我们预计在2020年会看到IBM所谓的“AIforAI”的重大创新：使用AI来帮助自动化AI模型的创建、部署、管理和操作所涉及的步骤和过程生命周期帮助IBMResearchAI副总裁SriramRaghavan说。来源：TheNextWeb。2019年，IBM推出了AutoAI，这是一种用于自动化数据准备、模型开发、特征工程和超参数优化平台的工具。寻找包含分布式的开发人员技术深度学习，允许开发人员更快、更高效地构建AI引擎。自动化机器学习将使AI开发可供更广泛的开发人员使用。总体而言，人工智能有能力重塑和重新定义我们的生活和工作方式。我们都应该期待的一个增长趋势是在工作场所看到越来越多的人工智能解决方案。这些工具将有助于创造新的用户体验、更好的结果，并确保我们及时有效地实现我们的目标。在考虑混合劳动力的需求时，领导者需要确定简单的基于任务的自动化工具是否可以解决他们的问题，或者他们是否需要结合人工智能和其他变革性技术来实现真正的智能和认知自动化。选择仍然存在——您的组织是要成为实现由人工智能驱动的成功和可持续数字化的领导者，还是因害怕变化而保持静止和停滞。
