人工智能正在改变企业在员工和客户方面的工作方式，以及它们与流程、产品和人员的交互方式。预计到2022年，全球人工智能软件市场规模将达到620亿美元，增幅超过20%。这种数字化正在改变所有行业公司的游戏规则，因为它可以实现更智能、更精简和更具成本效益的业务运营，并在当今的颠覆性环境中推动更敏捷的运营。考虑到这一点，让我们来看看随着技术不断发展并渗透到更多业务用例中，人工智能未来可能产生的影响。对商业计划的影响各种规模和跨行业的公司似乎将继续使用人工智能作为其商业战略的一部分。通过退后一步并采取联合战略方法来实施人工智能增强技术，例如智能自动化，领导者可以实现明显的商业利益，包括但不限于改善客户服务、提高竞争力、提高生产力和更满意的客户劳动力。无论是减少金融服务中的客户等待时间，提高供应链的弹性和灵活性，还是通过最大程度地减少人工管理工作来改善患者护理，智能自动化都可以成为实现企业战略计划的关键驱动力。不断发展的员工队伍借助人工智能驱动的技术来改进流程和转型，企业可以使用数字优先的思维方式并重新构想他们的运营方式。反过来，这将使员工能够专注于更有目的性的职责，包括专注于客户服务的职责，而不是行政职能。智能自动化技术是流程改进和转型中相对容易的部分。智能自动化使运营重组的实施更加容易，并对公司看待员工的方式、工作方式以及实施对业务具有战略价值的变革的能力产生巨大影响。数字机器人的能力使技术能够完成繁重的工作，使员工能够完成更有意义和更复杂的工作。它的重点是将人力资本转移到创收或以客户为中心的活动，这将让位于增强能力、为员工提供更有成就感的工作，以及跨行业资源的更大灵活性和可扩展性。随着越来越多的企业致力于人工智能和其他变革性技术，我们将看到世界各地越来越多的企业受到更好的影响。自治网络在当今快节奏的数字和商业世界中，企业依靠网络进行日常运营。然而，部署网络服务以满足这种新的混合工作世界的需求现在需要一个利用人工智能和其他自主能力的网络。自动化本身，以及技术可以自我配置、自我诊断和自我修复的想法，已经存在了一段时间，但是，由于人工智能的进步，自治网络现在正在成为现实。通过独立的配置、监控和维护，自主网络的运行几乎不需要人工干预。人工智能现在对企业产生了重大影响，它取代了限制性的、容易出错的网络，并减轻了负担过重的IT团队，他们的任务是寻找和解决问题，而不是授权和支持人员和连接。每个人都可以从人工智能驱动的自治网络中受益。对于医疗保健机构，此类网络有能力，例如，将医疗直升机与直升机停机坪上的医生联系起来，或者监控使患者保持生命的IV泵。对于学校来说，这可能是创建一个带有支持软件的互联教室，以帮助孩子们克服学习挑战，或者监控出勤率并主动让不活跃的学生参与教育。个性化和定制在客户方面，数字服务的用户一直受益于人工智能的部署，事实证明人工智能可以提高用户参与的效率。尽管人工智能仍处于相对早期的发展阶段，但随着时间的推移，人工智能似乎将增强个性化和定制化。当我们进入一个新的元宇宙时，我们只能访问越来越多的数据点，这意味着我们将能够更有效地使用人工智能为客户创造量身定制的体验。未来，我们的品牌体验将始终是定制的。例如，当进入虚拟宇宙中的一家超市时，货架的堆放方式会有所不同。人工智能已经在推动更好的在线推荐和有针对性的广告。未来，它还将超越并影响交互。在过去的几年里，我们看到了越来越多的人工智能技术的实际应用，在未来的几年里，它将会变得普遍。随着人工智能成为我们日常生活的一部分，记住和保护隐私至关重要。处理后的数据应始终是匿名的，并且仅用于特定目的。工业中的人工智能随着人工智能在未来几年继续发展，它将扰乱更多行业的更多运营，提高效率并减轻工人的压力。人工智能的最大影响将来自那些能够最有效地将模型投入生产并找到将这些模型与现有业务流程最佳集成的方法的企业。AI最大的变革潜力可能在于医疗保健，尽管目前采用率为36%，但改进诊断或蛋白质折叠等医疗保健应用可以带来非凡的社会和经济回报。建筑和物流等其他行业可以利用ML模型来优化服务。例如，建筑行业在规划项目时使用ML模型来优化服务，并通过检测现场潜在风险来预防事故和提高安全性。我们还看到AI表现更好，这要归功于开发人员创建模型的方式的改进，以及我们可以压缩模型并在边缘硬件上运行它们的事实，从而允许更多应用程序。由于人工智能市场、人工智能制造商、教师工具包和低代码、无代码人工智能平台等技术，人工智能也变得更容易获得。总而言之，这些改进极大地增加了人工智能在工业中的采用，到2021年底，近三分之一的企业在生产中拥有模型。制造业中的机器健康制造业将通过称为机器健康的新兴框架看到巨大的创新潜力.此功能使用物联网和人工智能来预测和预防工业机器故障，并通过分析提高机器性能。人工智能正在引领第四次工业革命，伴随着自动化和物联网等技术。制造业是已经看到巨大收益的行业之一，因为人工智能被用来提供对这些企业的流程、效率和能力的更大可见性。一个关键示例是AI驱动的解决方案，该解决方案可监控机器运行状况并对制造工厂内的关键和辅助设备提供预测分析。传感器捕获来自工业机械的振动、温度和磁数据。基于这些数据和人类可靠性专家的输入，人工智能诊断机器问题，解释导致问题的原因，并制定行动方案。这个人工智能用例的影响是巨大的。当一台关键机器出现故障时，整条生产线就会陷入停顿，对整个供应链的上下游造成严重影响。因此，机器健康使制造商能够增强对供应链问题或影响生产的全球事件的弹性。
