在英格兰银行预测经济衰退和进一步通货膨胀之后，企业中的IT团队承受着越来越大的压力。业务主管需要实时数据洞察来做出决策，同时减少支出和预算，许多IT部门可能面临人员配备或预算冻结。许多大型科技公司已经发生了这种情况，一些公司放慢了招聘速度，另一些公司则裁员。这里的问题是敏捷性，或者说缺乏敏捷性。企业必须灵活应对此类挑战，才能灵活应对即将出现的问题。人工智能和敏捷性在企业的业务中，数据以百万种不同的方式使用，因此创建工作流需要尽可能直观和简单。例如，销售团队必须能够连接到他们最喜欢的应用程序并通过定制通信提高客户参与度，同时通过自动化交易文档交付、订单履行以及交付和支付流程来保持收入流动。这就是人工智能发挥作用的地方。人工智能解决方案可以通过指导这些非技术用户完成数据任务来简化业务，否则这些任务将需要高技能开发人员的时间和注意力。因此，在企业中拥有“人工智能和敏捷”，不仅可以打破企业内部的数据孤岛，还可以让员工为自己做更多的事情。真正现代的AI基础设施可以让这个过程变得更加容易，自动驾驶软件可以让业务用户管理他们自己的数据管道，让IT团队腾出时间来完成增值任务。企业过去常常通过派遣大量开发人员来解决集成问题。如今，专注于简单的低代码/无代码软件，人工智能的力量可以轻松解决这些问题。简单性为用户利用强大的AI并不是什么新鲜事，事实上，大多数企业员工每天都在使用AI技术，但可能没有意识到：例如，智能手机上的地图应用程序使用高级AI来预测从A到B的最快路线。数据集成中的AI以大致相同的方式工作，使用智能学习技术来预测最有效的数据路径。这些解决方案从大量历史数据中学习，挖掘数据以生成黄金标准建议，帮助用户更快、更好地做出决策。现代解决方案通过使用人工智能和机器学习的集成助手，以高达90%的准确度建议数据管道构建的后续步骤，使这一切变得更容易：这不仅可以加快单个工作流程，而且可以加快整个业务的快速数字化步伐转型。HampshireBankTrust是真正了解这一点的组织，它利用人工智能集成助手和简单的低代码无代码基础设施轻松地将大量应用程序和工具连接在一起。通过减少集成工作流的开发时间，IT团队变得更加敏捷，可以专注于推动增长的任务，而不是被重复的琐事压得喘不过气来。面向未来的现代软件解决方案不仅更快、更准确，而且最重要的是更具前瞻性，提高了企业在面对即将到来的挑战时保持敏捷的能力。随着这些人工智能和机器学习技术的不断学习，企业可以确信他们可以通过可扩展的基础设施来应对当前和未来的挑战，该基础设施可以从几乎任何来源流式传输数据，包括应用程序和数据以及本地和云计算环境.虽然没有人知道未来会怎样，但随着数据价值的增长和收集的数据量的增加，能够适应和打破业务障碍是处理任何情况的关键。保持凝聚力在许多企业中，个人贡献者与其技术团队之间存在敌对关系，因为业务用户试图充分利用他们的技术工具，而IT人员则试图将企业及其团队保持为一个有凝聚力的单元。随着应用程序和工具不断创新，业务用户需要更少的IT参与，因为他们可以为自己“DIY”解决方案，但这种独立性会引导团队朝着截然不同的方向发展，并在业务混乱中创造连续性。这可能是其自身的敏捷性挑战，因为一方面用户可能会觉得他们的IT没有得到支持，而另一方面，一套杂乱无章的工具和技术可能会使业务陷入困境。AI和ML集成技术可以通过自动化集成和授权用户创建自己的管道，帮助将各个贡献者以一种有凝聚力的方式聚集在一起，同时仍然让IT全面监督和控制业务的神经系统。这允许个人在保持稳定感的同时发展自己和他们的团队，这意味着企业可以在面对未来和当前的挑战时保持敏捷和响应。现在是采用AI的时候了最终，敏捷意味着消除业务之间的障碍并确保它作为一个敏捷单元运行。通过采用可以在单一平台上统一数据的强大人工智能技术，企业可以确保他们能够将业务中的点连接起来，无论是公司数据还是员工之间。AI支持、简化和增强数据，提高企业敏捷性并让您最重要的员工专注于最重要的任务。
