大流行是否改變了人工智能的地位，從“想要”到“必須”？
在疫情爆發前，雖然人工智能的採用已經引起了大眾的興趣，但人們仍然在權衡人工智能的利弊、人工智能對商業的影響以及採用人工智能的初始成本。然而，在一個受新冠肺炎及其後果影響的世界裡，採用人工智能正在成為一種主流現實。越來越多的行業正在以前所未有的速度試驗和適應人工智能，無論是健康、教育、零售還是製造業。 麥肯錫(Mckinsey)最近的一項調查顯示，機器人過程自動化、計算機視覺和機器學習是企業最常採用的人工智能方面。AI的各種功能可以分解為基本功能，並作為微服務加以利用。其中一個例子包括數據清理服務，它對數據進行配置並生成統計信息。 COVID襲來之前“希望擁有”這句話完美地定義了大多數組織在流感大流行前採用人工智能的意識形態。儘管這項技術相對較新，但他們已經看到並體驗了人工智能的投資回報。無論是運營效率、減少電子損耗，還是用於醫療保健和組織安全的人工智能計算機視覺，人工智能已經在所有垂直領域獲得了牽引力。然而，這一採用過程花了好幾個月，甚至可能是幾年的時間。 技術採用的關鍵因素之一是其在具有成熟KPI的行業中的吸引力和適應性。另一個因素是投資回報率指標，該指標尚未獲得業界的認可，但仍在穩步實現。從去年到今年，人們注意到實施人工智能的風險不僅得到了更好的理解，而且還保持一致。它不再被視為一種蠶食工作的設施，甚至在大流行來襲之前，它就已經穩步成為必需品。 轉型傳奇當COVID-19被宣佈為全球大流行病並且各國開始在全國範圍內實施封鎖時，業務連續性成為所有組織的主要目標。由於資源、設施和員工數量有限，重點從效率和生產力轉移。 公司在製造和生產、分銷、供應鏈、零售和工作空間等各個方面轉向人工智能技術。不僅僅是研發和IT，人工智能集成的範圍也在不斷擴大。客戶服務、營銷、運營、財務和其他領域的現有框架內的合併是一個特別有趣的方面。 面對跨地區發生的全球封鎖，獲取必需品成為一項重大挑戰。隨著封鎖和社交距離的全面實施，電子商務的繁榮導致客戶服務出現巨大裂縫。然而，滿足消費者日益增長的需求成為他們的精髓。電子商務組織增加了人工智能的使用，為客戶提供更快更好的服務。通過以客戶為中心的搜索和建議以提供更好的體驗，人工智能聊天機器人通過創建警報和檢查點來幫助平滑地解決問題和實時投訴，以消除供需缺口。 計算機視覺人工智能自COVID-19大流行以來，計算機視覺人工智能及其在組織健康和安全方面的應用出現了上升。人工智能解決方案的使用確保了員工的安全，將安全合規監控轉化為必備事項。使用案例如社交距離、面罩合規、熱篩查、小組形成和聚集限制幫助組織安全地重新開業，並確保員工的安全。 大多數組織在採取COVID-19安全合規解決方案的同時，也在為後covid世界做規劃。已經設計了新冠肺炎後人工智能的用例和應用，規劃了2-3年的項目路線圖，屆時將添加新的人工智能用例。 然而，增長之路充滿了挑戰。首先，數字化是優化利用人工智能技術的關鍵先決條件。對於一些組織來說，它可以給核心業務流程帶來變革。需要注意的是，如果一個組織中沒有強大的數字骨幹，人工智能系統就缺乏建立更好模型所需的訓練數據，也缺乏將優秀的人工智能洞察力轉化為大規模行為改變的能力。 儘管人工智能的採用正在快速進行，但該調查指出，許多組織缺乏核心推動者，如高層管理人員的贊助、開發全企業範圍的人工智能機會組合視圖以及實施複雜的數據戰略。它不僅需要大規模地從人工智能中獲取價值，還需要圍繞人工智能程序和議程進行戰略思考。商業和技術領導者必須迅速建立關鍵的人工智能促成者。否則，他們可能會錯失當前和未來的人工智能機遇。 結論儘管一些產品用例看起來很原始，但人工智能實踐正在成熟。採用人工智能的企業也在採取措施控制最常見的風險因素。他們正在試驗現代技術來打造自己的人工智能產品和服務。採用者正在使用各種ML和人工智能工具來創造他們自己的人工智能產品和服務。然而，人工智能的普及還有很長的路要走。在解決數據治理和調節等嚴肅話題的同時，人工智能的擴張和跨行業應用是不可避免的。 本文轉載自千家網，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。原文鏈接在線免費體驗百種AI能力：【點此跳轉】