人工智能正在逐漸普及，影響著社會的各個方面，甚至Sonic駛?cè)胝咭泊蛩銓嵤┤斯ぶ悄芤蕴峁└玫目蛻糁С?。顯然，每當人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)另一種發(fā)展時，人們就會擔心它會取代人類的工作。盡管這是適應(yīng)更多由技術(shù)驅(qū)動的社會的事實，但這些擔憂通常會忽略AI以后具有的協(xié)作和創(chuàng)造就業(yè)的特點。

早在幾年前，我們就已經(jīng)看到大數(shù)據(jù)和機器學習在組織中占據(jù)了更大的立足點，許多人都在接受人工智能(AI)時代。顯而易見的是，隨著現(xiàn)在按常規(guī)的進度進展，組織需要計劃一個無與倫比的獨特未來。但是，為了利用這一優(yōu)勢，一些組織可能需要根據(jù)其工作方式進行重大調(diào)整。

目前，對于某些組織而言，看到的AI和大數(shù)據(jù)限制了它們帶來的潛力。人們通常將它們視為可以幫助削減運營支出的方法，而不是作為提高盈利能力，產(chǎn)出和改善公司指導水平的關(guān)鍵方法。為了使AI和大數(shù)據(jù)富有成效，企業(yè)必須將其與業(yè)務(wù)能力和洞察力相結(jié)合，以使其成為高級管理人員不可忽視的東西。

數(shù)據(jù)平臺及其功能的快速發(fā)展已使分析模型逐漸用于顯示復雜的業(yè)務(wù)場景，以進行計劃，運營，投資和創(chuàng)新。隨著數(shù)據(jù)流，處理和產(chǎn)生的見識變得無處不在，組織繼續(xù)在企業(yè)的各個級別轉(zhuǎn)向由數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。考慮到這些技術(shù)能力的可用性，關(guān)鍵的問題是如何在這些工具集上取得進展。

在此之前，需要適度稀缺的技能來進行統(tǒng)計分析。但是，當今的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)和平臺在很大程度上可以鼓勵與源的連接，對信息進行整理，然后在具有資源彈性的情況下進行結(jié)構(gòu)，存儲和處理。這些功能在云中按需使用，可以鼓勵實驗和臨時利用，如果您了解能力，危險并讓個人具有知識和經(jīng)驗來利用它們，它們可以快速產(chǎn)生結(jié)果。

盡管可能沒有授予AI關(guān)鍵業(yè)務(wù)分配的決策能力，但截至目前，其提供可靠，無錯誤數(shù)據(jù)的能力促使人們徹底改變業(yè)務(wù)運營的命令性見解。

人工智能的自動化能力意味著它正逐漸被用于簡化不起眼的任務(wù)，并為勞動者提供更多從事高級活動的機會。通過降低運營支出和提高盈利能力，可以使組織逐漸有效。歸根結(jié)底，隨著AI不斷前進，它將幫助我們改善自己的工作。

但是，人工智能的最大潛力來自機器學習。

隨著AI從新數(shù)據(jù)輸入中獲得收益，它逐漸具有開創(chuàng)性，并且可以更好地為日益復雜的任務(wù)和算法提供幫助，為合作提供更多機會并提高效率。機器學習正在幫助AI應(yīng)用程序更好地理解更廣泛的準則范圍，甚至包括提出請求的上下文。

這將帶來更快，更有效的結(jié)果，并幫助解決我們今天看到的正常問題，例如，自動化的客戶服務(wù)系統(tǒng)無法解釋解決投訴或請求。的確，即使這些系統(tǒng)變得更加發(fā)達，但是在任何情況下，人們交互都有望實現(xiàn)理想的目標。

技術(shù)變革的步伐步履蹣跚，并將繼續(xù)加快步伐，制造新科學，新系統(tǒng)，新組織和新產(chǎn)品。識別并隨后融合最佳業(yè)務(wù)解決方案并在適當?shù)臅r候擴展優(yōu)勢的能力是一項重大挑戰(zhàn)。在AI和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，沒有什么比這更合適的了，在AI和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，幾家初創(chuàng)公司爭相成為下一個業(yè)務(wù)先驅(qū)。

組織必須確保他們擁有結(jié)構(gòu)良好的架構(gòu)框架，以使CIO能夠以加入新的和替換舊的所需的靈活性進行響應(yīng)。沿著這些思路，如果某事被視為行不通或找到了更好的解決方案，則領(lǐng)導者可以選擇撤離或取代可能更合適的東西。

隨著AI應(yīng)用變得越來越復雜并且在日常生活中更加根深蒂固，同樣需要能夠澄清機器產(chǎn)生的發(fā)現(xiàn)和決策的人員。