11个2019年每个企业必须知道的人工智能趋势
人工智能（AI）已成为全球企业的游戏规则改变者，为无数可能性打开了大门。随着人工智能在企业中的整合，全球经济在未来几年不会成倍增长。尽管将AI引入业务战略被认为是一种革命性的想法，但大多数企业高管正在努力解决的问题是在整个组织中以适当的方式应用AI，以便产生最大的ROI和价值。
这引发了几个问题，“我们如何教育我们的员工关于AI？我们如何获得经过AI培训的员工？什么是最适合我们业务的人工智能策略？我们如何证明我们的AI值得信赖？是否会有新的隐私和网络安全威胁来处理？“ 每个公司对这些问题的回答都不同。企业管理者必须超越他们对未知领域的恐惧，并对人工智能世界迈出一大步，以便跟上不断发展的技术世界。
在制定公司的人工智能战略时，企业高管必须将时间和精力集中在以下11个关键点上：
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扩展您的AI操作
企业的首要任务是扩展人工智能业务，以促进每个职能部门的工人的决策和渐进式情报。构建可靠的人工智能战略的关键是拥有一支多元化的团队，其中包括来自IT部门的人员，专业的AI专家以及业务部门。
AI模型具有改进现有流程的能力。他们的算法之美在于，相同的算法能够解决多个与业务相关的问题。因此，企业可以从确保小型项目的成功开始，并根据最初成功的蓝图，逐步实现更大，更广泛的项目。
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招聘和支持
2019年另一项主要的人工智能干预将是智能，预测和自学HR技术的不断增长的部署。智能人力资源管理AI的引入今年一直在增加，其中包括人力资源部门的一些知名人士，如Talendtoday，Maya Systems，Text Recruit和Workey等。这些公司通过人工智能招聘，猎头，供应提供完整的人力资源职能连锁，物流，合规，保留和终止服务。人力资源解决方案中的AI是降低成本，避免法律复杂性，提高生产率以及帮助公司克服在新企业成立时经常出现的管理挑战的完美答案。
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管理你的人才
随着人工智能的可访问性逐年增加，人工智能已成为企业的重要资产。然而，人工智能的可用性是复杂的，并且经常会出错。这种挫折的解决方案是创建三个级别的员工，每个级别都配备了特定的技能组合。
第一级员工将是公民用户。公司员工将接受培训，使用AI增强型应用程序并实施良好的数据治理。
第二级员工将包括经过培训以识别用例和数据集的业务专家。这些公民开发人员将与AI专家密切合作，协助构建新的AI应用程序。
第三和最后的排名将是负责创建，部署和管理AI应用程序的数据科学家。
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建立信任和层次结构
每当一个企业选择一个新的阶段性时，自然就会开始出现忧虑; 在企业内部集成AI操作也是如此。关于偏见，隐私，网络安全，系统道德，对AI的治理以及如何可信任AI以做出正确决策的可解释性的担忧出现。必须确定每个领域的问责制。例如，迪拜的一家网页设计公司，FME设计使用人工智能桌面为客户报告任务，他们采取一切可能的手段确保其模板免受侵权，其客户数据不受任何内部或外部网络攻击。这需要强大的管理来分配任务和防错安全性，以确保它们的安全。
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识别和分配数据
AI可以解释数据并将其转换为有用的信息。但是，为了从此功能中充分获得优势，必须首先正确标记数据。识别，标准化和标记数据至关重要，以便AI识别模式并使用它们形成对未来有用的直觉。这一方面对于管理风险，加强文档分类，自动化客户运营以及协助员工做出适当决策至关重要。
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AI-Powered语音命令
像Siri，Cortana和Alexa这样的语音搜索助手已经在很长一段时间内成为主流。近年来，人工智能语音搜索助手的优化为每个行业和行业的业务打开了几扇新的大门。企业现在广泛使用会话AI来识别其产品的语音命令。这些AI不仅可以识别用户的意图，还可以根据机器的当前状态提供相关选项。凭借其快速整合，2019年的业务将从其发展趋势中获益匪浅。
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个性化策略
认可机构对全球经济的主要影响来自消费者而非商业方面。借助AI技术，企业可以创建和部署个性化，面向数据的服务和产品。AI对消费者数据的解释和模式的重复使其能够帮助企业创建策略和预测，从而有助于生成更高质量的受众目标产品。从理论上讲，它可以帮助企业采用消费者驱动的策略，不仅可以改善客户的个性化，还可以增加收入，因为更多的客户会被吸引到为了方便而进行交易。
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在数字营销中使用AI
最重要的是，数字营销一直是人工智能开发的最大恩人。自从引入AI以来，数字营销已经实现了飞跃，将其从原始形式转变为更加精细和计算的内容传播源。谷歌对其人工智能算法的大量投资帮助其实现了有机和付费营销的所有在线营销协议的自动化。随着最近的更新，Google AdWord管理员将不再需要人工投放广告系列，而是自行生成广告并自动生效，不受任何干扰。这将进一步降低管理和质量保证成本，并使2019年的企业能够轻松创建其数字足迹。
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预测建模
通过AI预测模型不仅仅限于数字营销。其中许多模型有助于了解频谱另一端的外围设备，例如买方意图，客户参与度，转换率，甚至购物车放弃。人工智能已经建立了预测模型，以消除商家在理解买家行为时面临的许多挑战。预测模型主要用于人物角色创建，在预测即将到来的销售，设计产品，拒绝用户体验故障以及提供理想的客户体验方面起着至关重要的作用。通过预测建模业务，营销人员可以从被动式计划者转变为主动式计划员，并有效地密封他们的泄漏。
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多样化的收入来源
除了识别和分配数据外，AI还证明了其在创造新收入流方面的实用性。在日常交易和客户活动中使用AI有助于构建大型数据库，这些数据库是业内大多数企业需要设计，部署，营销和销售其产品的。这使得企业可以发展成为同行和新企业可以用来制定营销和销售策略的数据源。数据即服务是通过人工智能实现收入多样化，同时为其市场中的品牌创造价值的良好主张。2019年，许多企业正致力于数据构建，有些企业已经为不同行业及其行业提供分析。
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增强AI的力量
人工智能与其他技术的整合是增强数据驱动业务战略的重大发展。通过分析，物联网（IoT），ERP，区块链和量子计算将人工智能与人工智能相结合，可以提高人工智能的能力并使运行更顺畅。尽管这种融合最初可能对企业高管来说是一个挑战，但其好处将超过公司必须经历的任何障碍。采用DevOps技术是打开员工之间沟通途径的一种方式，从而成功实现AI与其他技术的集成。
结论：
在这个精通技术的时代，商业战略不断根据新技术和趋势不断发展随着越来越多的企业选择从中获益，人工智能在商业世界中的应用在历史进程中取得了重大进展。 。随着人工智能的快速民主化，其正确的应用以及训练有素的员工变得比以往任何时候都更加重要。