預計在2022年，人工智能業務的規模、戰略重要性和任務關鍵性將不斷增長，并強調長期可擴展性。
近年來，人工智能從一項新興技術漸漸轉變為一種必需品。重點已經轉向人工智能轉型，為更大規模的企業問題尋找解決方案。盡管人工智能是一個偉大的推動者，但科學項目和概念驗證的時間正在迅速耗盡。
預計在2022年，人工智能業務的規模、戰略重要性和任務關鍵性將不斷增長，并強調長期可擴展性。在電氣與電子工程師協會最近一項名為“2022年最重要的技術"的研究中，95%的信息官、技術官和技術都認為，在未來一到五年內，人工智能將是幾乎所有行業領域創新的主要驅動力。
大多數信息官會發現這很難處理。在科技之外，許多商業IT公司仍在學習人工智能的知識。因為人工智能具有廣泛的應用，信息官面臨的主要問題之一是確保他們的投資流向能夠產生最率的用例。
值得關注的人工智能趨勢
在這種背景下，們今年應該密切關注人工智能的幾個發展趨勢。具體如下：
數據之爭是首要議題
大多數企業仍處于人工智能發展的早期階段。這些企業必須構建的數據庫。大多數人工智能模型都是海量數據的消費者，因此企業必須開發適應性強的數據庫，能夠擴展以容納數千個數據源。
此類模型可以整合結構化和非結構化數據，并將其交付給可信和有意義的數據科學家。對于更可擴展性的數據，必須補充提取、轉換和加載傳統的數據倉庫技術和關系存儲，并且在許多情況下，必須提供數據流進行實時處理。
自動化的過程發現促進了機器人流程自動化的工作
世界將變得更加有序。使用現代流程發現技術，業務可能會看到其企業內部的自動化潛力。這些技術將提供通過其他方法無法獲得的與流程相關的洞察力，即使它們不僅僅專注于自動化前景。流程挖掘、任務挖掘和新興的對話挖掘技術促進了精益化發展，為公司提供了更自主的方式來構建機器人過程自動化通道。這些技術的未來進步將顯著增加智能自動化的使用。
人工智能使有效的供應鏈成為可能
在未來，智能供應鏈應用應該成為常態，而不是例外。從供需預測到數字化制造和物流，供應鏈需要不斷改變，需要人工智能支持，最重要的是，要經得起未來的考驗。
人才短缺威脅進步
鑒于人工智能市場的快速發展，有效的人員管理已經成為商業IT公司的關鍵差異化因素。這必須包括的招聘和保留相關的工作，以支持包容和終身學習文化。對于那些擁有人工智能技能的人來說，市場的競爭從未如此激烈，預計這一趨勢將持續數年。因此，所有類型的企業和行業都需要戰略聯盟。
人工智能改變IT生產力
未來的IT環境將過于強大和復雜，以至于人類技術專業人員無法單獨處理。信息官創建的當代系統的管理將是人工智能部署興起的另一個領域。人們不能只運行這些系統。人工智能將實現這些系統所需的可觀測性、干預性和深入分析。
鑒于人們對生成式人工智能的興趣日益濃厚，期待在應用開發方面的業務幫助。在2022年，信息官們還將評估人工智能對工程部門內開發人員生產力的深遠影響。盡管最近取得了重大進展，但在這一領域已經進行了長期研究。
來源：網絡
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