2021年人工智能有哪些趋势

优企客网络

发布时间: 01-0515:50优企客(天津)网络科技官方帐号,教育领域创作者

许多机构因为种种原因加速了人工智能的应用。在未来一年中,组织应该关注人工智能人才、工具和道德等关键问题的发展趋势。

到2020年,人工智能产业将有一个巨大的增长,直到冠状病毒的爆发。研究机构IDC公司预计,到2023年,全球人工智能技术的投入将增长2.5倍,市场收入将达到979亿美元。疾病暴发后,使用人工智能提高了组织的潜在价值。

ISG公司自动化部门主管WayneButterfield表示,“随着不断蔓延的疫情继续影响着组织的运作能力,随着各组织寻求了解受疫情影响的数据集,并继续将日常工作自动化,人工智能在许多领域将变得越来越重要。

另外,由于有大量员工在家远程办公,2020年IT运营团队将面临许多挑战和压力,而且这一趋势很可能会持续到2021年,人工智能将会发挥作用。KateTo北美人工智能与分析副总裁DanSimion表示,“随着企业与数字网络的联系越来越紧密,人工智能技术能够保证企业继续运作下去。”

2021AI趋势:商业发展趋势。

但是,人工智能应用的重点并不只是提高操作效率和效力。EverestGroup管理咨询和研究机构的业务主管AlishaMittal说:“由于疾病爆发,人们开始转向使用人工智能来改善利益相关者的体验。”

信息技术领先企业应关注的2021年趋势包括:

一、人工智能专业人才依然短缺。

米塔尔说,随着人工智能在2021年被加速采用,人才供给将是关键问题。该机构已经开始认识到人工智能民主化的重要性,以解决人工智能专业人才持续短缺的问题,”他说。

就像CIO努力让非技术性的用户可以访问数据一样,他们需要确保人工智能技术可以被更多的用户使用。米塔尔说:“要想成功地实现人工智能民主化,就必须关注于数据、技术和学习战略的关键方面,并且有分散的管理模式的支持。公司也必须关注环境、管理和治理的变化。

二、人工智能为自主式信息技术提供动力。

Kaisey的Simion预测,到2021年,人们将会看到更多的人工智能解决方案,它们可以发现并解决自己的常见IT问题。西米安说:“这些解决方案能够主动地自我纠正和自我修复错误或问题,从而减少系统或关键应用程序的停机时间。这样,团队就可以把资源分配给他们应该关注的复杂而又优先的项目。

三、建立非结构化数据的人工智能。

ISG公司的Butterfield说,在未来一年内,各组织将利用机器视觉和自然语言处理(NLP)来促进结构化的非结构化数据(如图片或电子邮件)。目的是什么?建立数据,使机器人过程自动化(RPA)技术能够更容易地应用于组织事务活动自动化。

布特菲尔德解释道,“我们已经看到了机器过程自动化(RPA)应用的增长,在过去24个月里,这是软件使用增长最快的领域。但是,机械过程自动化(RPA)也有其局限性,主要是它只能处理结构化的数据。利用人工智能来完成理解非结构化数据的复杂任务,然后提供明确的输出(例如客户的意图),从而实现机器流程自动化(RPA)。

四、信息技术推动了人工智能的大规模发展。

西米安说:“到2021年,我们将看到IT机构在人工智能方面的大规模应用。我希望该组织在2021年开始看到实施其人工智能和机器学习模型的好处,这不仅能让他们投入生产,而且能让他们变得更大。西米安指出,人工智能的优势之一在于它能实时获得投资回报(ROI),因此许多企业今年可能会看到他们在人工智能方面的努力开始产生成效。

五、更多的人工智能是可以解释的。

相对于黑盒子技术,寻找模型变得更加透明。DaveLucas,Tealium的高级产品经理,说:“我们会更多的关注解释性。能清晰地向外行人解释每一个特征或数据点是如何影响模型的最终预测或结果的。由于引入了越来越多的数据规则,人工智能的信任将变得非常重要。

六、AIOps扩大了范围。

IT系统的复杂度在过去几年里成倍增长。调查公司Forrester最近指出,厂商提供了一种平台解决方案,这种解决方案结合了以前孤立的监控标准,如基础设施、应用程序和网络。AIOps解决方案可以让IT运营人员和其他团队通过对数据量和分类的更好分析,改善关键过程、任务和决策制定。

Forrester建议IT领导者寻找AIOps提供者,这些提供者可以跨团队进行协作,提供端到端数字体验,并通过数据关联将其无缝集成到整个IT运营管理工具链中。

七、加强程序自动化。

对于取得竞争优势来说,数据和人工智能是关键,它将成为过程自动化和创新的更大策略的一部分。全球大数据公司的大数据工程师AnaMaloberti说:“在这个战略中,数据生态系统是可扩展的、可管理的、精益的,可以及时提供来自不同资源的数据,但同时也需要为推动创新提供基础和快速调整。企业正在进一步改进业务流程和发展过程的优化。

Globant公司主要关注增强的编码工具,它使用人工智能来优化软件开发过程,以提高协作和更广泛的集体智能。马洛维蒂说:“要充分利用这项技术,最大的挑战在于文化,首先要培养数据驱动的组织思维模式,然后在人工智能的实验阶段建立一个可持续的、稳定的交付模型。”

八、声音和语言驱动的智慧得到了发展。

ISG的Butterfield预计,远程工作机会的增加将推动自然语言处理(NLP)和自动语音识别(ASR)功能的广泛应用,特别是在客户联络中心。巴特菲尔德说:“历史上,只有不到5%的顾客会定期收到来自质量部门和代理商的反馈意见。因为缺乏一对一的支持指导,组织需要使用人工智能来检查代理人的质量,了解客户的意图,并确保持续符合要求。

九、人工智能和云计算是共生的。

Exigent公司客户创新部门主管RicoBurnett表示:“人工智能将在云计算解决方案的广泛应用中发挥重要作用,对云计算资源的监控和管理,以及对所产生的海量数据的大量使用,都将通过人工智能的部署得到加强。

十、重点是人工智能的道德和标准。

AI银行平台Finn-AI公司联合创始人和首席运营官NatalieCartwright表示:“在2020年之前,全球人工智能伙伴关系等国际伙伴关系已经从概念变成了现实。到2021年,它们将提供如何确保使用人工智能来处理重大全球性问题,确保包容性和多样性的专门技术,以及一致算法的公正性和数据的透明度,这仅仅是其中两个重点,因为人工智能伦理对于各行业组织日益重要。

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