在疫情爆發(fā)前，雖然人工智能的采用已經(jīng)引起了大眾的興趣，但人們?nèi)匀辉跈?quán)衡人工智能的利弊、人工智能對(duì)商業(yè)的影響以及采用人工智能的初始成本。然而，在一個(gè)受新冠肺炎及其后果影響的世界里，采用人工智能正在成為一種主流現(xiàn)實(shí)。越來越多的行業(yè)正在以前所未有的速度試驗(yàn)和適應(yīng)人工智能，無論是健康、教育、零售還是制造業(yè)。

麥肯錫(Mckinsey)最近的一項(xiàng)調(diào)查顯示，機(jī)器人過程自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)是企業(yè)最常采用的人工智能方面。AI的各種功能可以分解為基本功能，并作為微服務(wù)加以利用。其中一個(gè)例子包括數(shù)據(jù)清理服務(wù)，它對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行配置并生成統(tǒng)計(jì)信息。AI/

COVID襲來之前

“希望擁有”這句話完美地定義了大多數(shù)組織在流感大流行前采用人工智能的意識(shí)形態(tài)。盡管這項(xiàng)技術(shù)相對(duì)較新，但他們已經(jīng)看到并體驗(yàn)了人工智能的投資回報(bào)。無論是運(yùn)營效率、減少電子損耗，還是用于醫(yī)療保健和組織安全的人工智能計(jì)算機(jī)視覺，人工智能已經(jīng)在所有垂直領(lǐng)域獲得了牽引力。然而，這一采用過程花了好幾個(gè)月，甚至可能是幾年的時(shí)間。

技術(shù)采用的關(guān)鍵因素之一是其在具有成熟KPI的行業(yè)中的吸引力和適應(yīng)性。另一個(gè)因素是投資回報(bào)率指標(biāo)，該指標(biāo)尚未獲得業(yè)界的認(rèn)可，但仍在穩(wěn)步實(shí)現(xiàn)。從去年到今年，人們注意到實(shí)施人工智能的風(fēng)險(xiǎn)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(shè)施，甚至在大流行來襲之前，它就已經(jīng)穩(wěn)步成為必需品。

轉(zhuǎn)型傳奇

當(dāng)COVID-19被宣布為全球大流行病并且各國開始在全國范圍內(nèi)實(shí)施封鎖時(shí)，業(yè)務(wù)連續(xù)性成為所有組織的主要目標(biāo)。由于資源、設(shè)施和員工數(shù)量有限，重點(diǎn)從效率和生產(chǎn)力轉(zhuǎn)移。

公司在制造和生產(chǎn)、分銷、供應(yīng)鏈、零售和工作空間等各個(gè)方面轉(zhuǎn)向人工智能技術(shù)。不僅僅是研發(fā)和IT，人工智能集成的范圍也在不斷擴(kuò)大。客戶服務(wù)、營銷、運(yùn)營、財(cái)務(wù)和其他領(lǐng)域的現(xiàn)有框架內(nèi)的合并是一個(gè)特別有趣的方面。

面對(duì)跨地區(qū)發(fā)生的全球封鎖，獲取必需品成為一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。隨著封鎖和社交距離的全面實(shí)施，電子商務(wù)的繁榮導(dǎo)致客戶服務(wù)出現(xiàn)巨大裂縫。然而，滿足消費(fèi)者日益增長的需求成為他們的精髓。電子商務(wù)組織增加了人工智能的使用，為客戶提供更快更好的服務(wù)。通過以客戶為中心的搜索和建議以提供更好的體驗(yàn)，人工智能聊天機(jī)器人通過創(chuàng)建警報(bào)和檢查點(diǎn)來幫助平滑地解決問題和實(shí)時(shí)投訴，以消除供需缺口。

計(jì)算機(jī)視覺人工智能

自COVID-19大流行以來，計(jì)算機(jī)視覺人工智能及其在組織健康和安全方面的應(yīng)用出現(xiàn)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(guī)監(jiān)控轉(zhuǎn)化為必備事項(xiàng)。使用案例如社交距離、面罩合規(guī)、熱篩查、小組形成和聚集限制幫助組織安全地重新開業(yè)，并確保員工的安全。

大多數(shù)組織在采取COVID-19安全合規(guī)解決方案的同時(shí)，也在為后covid世界做規(guī)劃。已經(jīng)設(shè)計(jì)了新冠肺炎后人工智能的用例和應(yīng)用，規(guī)劃了2-3年的項(xiàng)目路線圖，屆時(shí)將添加新的人工智能用例。

然而，增長之路充滿了挑戰(zhàn)。首先，數(shù)字化是優(yōu)化利用人工智能技術(shù)的關(guān)鍵先決條件。對(duì)于一些組織來說，它可以給核心業(yè)務(wù)流程帶來變革。需要注意的是，如果一個(gè)組織中沒有強(qiáng)大的數(shù)字骨干，人工智能系統(tǒng)就缺乏建立更好模型所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也缺乏將優(yōu)秀的人工智能洞察力轉(zhuǎn)化為大規(guī)模行為改變的能力。

盡管人工智能的采用正在快速進(jìn)行，但該調(diào)查指出，許多組織缺乏核心推動(dòng)者，如高層管理人員的贊助、開發(fā)全企業(yè)范圍的人工智能機(jī)會(huì)組合視圖以及實(shí)施復(fù)雜的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。它不僅需要大規(guī)模地從人工智能中獲取價(jià)值，還需要圍繞人工智能程序和議程進(jìn)行戰(zhàn)略思考。商業(yè)和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者必須迅速建立關(guān)鍵的人工智能促成者。否則，他們可能會(huì)錯(cuò)失當(dāng)前和未來的人工智能機(jī)遇。

結(jié)論

盡管一些產(chǎn)品用例看起來很原始，但人工智能實(shí)踐正在成熟。采用人工智能的企業(yè)也在采取措施控制最常見的風(fēng)險(xiǎn)因素。他們正在試驗(yàn)現(xiàn)代技術(shù)來打造自己的人工智能產(chǎn)品和服務(wù)。采用者正在使用各種ML和人工智能工具來創(chuàng)造他們自己的人工智能產(chǎn)品和服務(wù)。然而，人工智能的普及還有很長的路要走。在解決數(shù)據(jù)治理和調(diào)節(jié)等嚴(yán)肅話題的同時(shí)，人工智能的擴(kuò)張和跨行業(yè)應(yīng)用是不可避免的。