人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是AI的關(guān)鍵組成部分和驅(qū)動(dòng)力，在科技界并不是新概念。而且，盡管它們得到了關(guān)注，但對(duì)于使用這些工具來改善業(yè)務(wù)運(yùn)營和使軟件應(yīng)用程序更加智能的最佳方法仍未達(dá)成明確共識(shí)。實(shí)現(xiàn)改進(jìn)的應(yīng)用程序智能的最佳方法是將AI和ML嵌入軟件應(yīng)用程序中，這有助于現(xiàn)有應(yīng)用程序更高效地運(yùn)行，并更好地告知行為和業(yè)務(wù)決策。當(dāng)組織看到自動(dòng)化對(duì)運(yùn)營效率和改善的客戶體驗(yàn)的積極影響時(shí)，組織便采用了這種方法。
通過AI進(jìn)行改進(jìn)利用
ML進(jìn)行AI滲透和改進(jìn)軟件應(yīng)用程序的三種方法包括簡化服務(wù)，合并實(shí)時(shí)更新以及與云的一致兼容性。
簡化服務(wù)
當(dāng)將AI和ML合并到組織中的新軟件或現(xiàn)有軟件應(yīng)用程序中時(shí)，企業(yè)可以立即開始看到收益，特別是簡化先前分離的服務(wù)。人工智能協(xié)助使組織可以組合服務(wù)和功能，這為實(shí)施這些技術(shù)的營銷團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了積極的成果。例如，在實(shí)施AI技術(shù)之前，愛普生報(bào)告了跟進(jìn)潛在客戶時(shí)客戶的響應(yīng)率很低。根據(jù)《哈佛商業(yè)評(píng)論》 2017年發(fā)布的布拉德·鮑爾（Brad Power）的《人工智能如何精簡營銷與銷售》，在部署了AI助手后，該公司的響應(yīng)率提高了51％，比之前建立的基線提高了240％。研究他們圍繞銷售組合所做的事情，轉(zhuǎn)化和客戶見解。AI不僅可以協(xié)助簡化來自多個(gè)來源的數(shù)據(jù)，而且還具有過濾掉不相關(guān)信息的能力，從而使員工可以專注于最新和可行的數(shù)據(jù)。
盡管AI在管理物流方面很關(guān)鍵，但它也可以擴(kuò)展到內(nèi)容創(chuàng)建。通過使用軟件，員工可以簡化職責(zé)并騰出時(shí)間專注于客戶的需求和體驗(yàn)，而不用創(chuàng)建和維護(hù)數(shù)千個(gè)內(nèi)容。隨著更多的認(rèn)知技能（如語音，視覺和自然語言（NLP））被添加到AI中，其知識(shí)和搜索功能將得到增強(qiáng)。
整合實(shí)時(shí)更新
隨著業(yè)務(wù)和機(jī)會(huì)的發(fā)展，人工智能也將不斷發(fā)展。通過連續(xù)，實(shí)時(shí)的更新，人工智能可以確保內(nèi)容和營銷抵押品以客戶為中心的方式準(zhǔn)確地滿足客戶的特定需求。這意味著員工不再承擔(dān)監(jiān)視更新的額外負(fù)擔(dān)。這對(duì)每個(gè)人來說都是個(gè)好消息，因?yàn)楫?dāng)員工有更多時(shí)間專注于手頭的任務(wù)時(shí)，他們可以做得更好。一致的維護(hù)可以實(shí)時(shí)更新軟件，從而減少和消除與過時(shí)或不兼容的軟件及其數(shù)據(jù)相關(guān)的麻煩和壓力。這使公司領(lǐng)先于游戲，并提高了競爭對(duì)手的門檻。
人工智能還可以提供對(duì)產(chǎn)品生命周期和開發(fā)階段的實(shí)時(shí)見解。這包括使客戶能夠跟蹤從制造到創(chuàng)建再到最終交付的產(chǎn)品組件的能力。根據(jù)AI Business網(wǎng)站西門子首席執(zhí)行官的一篇文章，它可以洞悉錯(cuò)誤或滯后，并確定需要改進(jìn)的方面，以改善客戶體驗(yàn)，西門子首席執(zhí)行官：彌合AI與IIoT之間的鴻溝是英國工業(yè)未來的關(guān)鍵。
與云
的一致兼容性毫無疑問，云無處不在。實(shí)際上，在路易斯·哥倫布（Louis Columbus）在2019年1月發(fā)布的《福布斯》網(wǎng)站上，預(yù)計(jì)到2020年，將有83％的企業(yè)工作負(fù)載在云中。根據(jù)Gartner的調(diào)查，到2019年，有37％的CIO計(jì)劃部署或已經(jīng)部署部署了AI，證實(shí)了AI和云很快將成為同義詞的必然性。實(shí)際上，哥倫布注意到最近的一項(xiàng)調(diào)查，預(yù)測AI和ML將成為推動(dòng)2020年云計(jì)算采用率提高的主要催化劑。投資AI和ML是對(duì)企業(yè)未來的投資，并且將在過渡期間繼續(xù)提供收益到云變得更加普遍。
除了實(shí)現(xiàn)AI的這三個(gè)核心優(yōu)勢外，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和使用基于多層模式的ML的預(yù)測分析將把AI推向新的高度。模擬人類行為會(huì)產(chǎn)生深度學(xué)習(xí)的演變。邊緣計(jì)算將AI / ML功能推向連接的（即IoT）設(shè)備和分布式系統(tǒng)，而ML提供了在生成數(shù)據(jù)時(shí)處理數(shù)據(jù)的功能。
AI和ML可以成功提供個(gè)性化的智能應(yīng)用程序，以近乎實(shí)時(shí)地滿足單個(gè)業(yè)務(wù)需求。通過使用相同的知識(shí)和偏好，自動(dòng)化現(xiàn)在可以成為開發(fā)過程的一部分。不可避免地，此過程將基于反饋和不斷變化的人類行為而不斷發(fā)展。這將為軟件提供商提供主動(dòng)而不是被動(dòng)的機(jī)會(huì)。此外，使他們能夠在客戶知道他們需要它之前就知道該解決方案。
由于該過程是自動(dòng)化的，因此可以縮短產(chǎn)品上市時(shí)間，并使團(tuán)隊(duì)有更多時(shí)間專注于對(duì)時(shí)間更敏感的緊急情況，例如故障排除或其他特殊情況。隨著時(shí)間的流逝，該過程將變得標(biāo)準(zhǔn)化。這些組合將減少對(duì)無用功能的浪費(fèi)，減少垃圾郵件和泛濫，因?yàn)樵摦a(chǎn)品已經(jīng)發(fā)展成為個(gè)性化和匹配的產(chǎn)品。應(yīng)用程序需要利用可用數(shù)據(jù)來基于預(yù)測模型觸發(fā)任務(wù)。與反應(yīng)性任務(wù)相比，這進(jìn)一步增強(qiáng)了主動(dòng)性的概念，并提高了效率和有效性。找到能夠識(shí)別數(shù)據(jù)輸入的系統(tǒng)的能力最終將導(dǎo)致直接采取行動(dòng)的情報(bào)，盲點(diǎn)的檢測以及在可能的情況下自動(dòng)進(jìn)行更正的能力。
最大程度地發(fā)揮潛力
將AI和ML引入業(yè)務(wù)流程中已成為過去已成為現(xiàn)實(shí)，而被困在流程或管理工作中（這在很大程度上是未被注意到的）。通過擁抱這些應(yīng)用程序簡化服務(wù)，提供實(shí)時(shí)更新并增加與云的兼容性的能力，企業(yè)可以準(zhǔn)備并最大程度地利用軟件的潛力，以應(yīng)對(duì)未來的不斷發(fā)展。