人工智能正在改變企業在員工和客戶端的工作方式，以及與流程、產品和人員的互動方式。據預測，到2022年，全球人工智能軟件市場將達到620億美元，增幅超過20%。這種數字化正在改變所有行業的公司的游戲規則，因為它支持更智能、更精簡和更具成本效益的業務運營，并在當今的顛覆性環境中推動更敏捷的運營。

考慮到這一點，我們來看看人工智能未來可能產生的影響，因為該技術將繼續發展并滲入到更多的業務用例中。

對企業計劃的影響

各種規模、跨多個行業的企業似乎都將繼續將人工智能作為其商業戰略的一部分。通過后退一步，采用聯合的戰略方法來實施人工智能增強技術，如智能自動化，領導者可以獲得明確的商業利益，包括但不限于改善客戶服務、提高競爭力、提高生產力和更滿意的員工隊伍。

無論是在金融服務中縮短客戶等待時間，使供應鏈更具彈性和靈活性，還是通過最小化人工管理工作來改善患者護理，智能自動化都可以成為實現企業戰略計劃的關鍵驅動因素。

不斷發展的勞動力

有了人工智能驅動的技術來改進流程和轉型，企業就可以使用數字優先的思維方式，重新想象自己的運營方式。反過來，這將使員工能夠專注于更有目的的職責，包括那些專注于客戶服務的職責，而不那么專注于行政職能。

相對來說，智能自動化技術是流程改進和轉型中比較容易的部分。智能自動化使得運營再造的實施變得更加簡單，并且對企業看待員工的方式、工作方式和實施變革的能力產生了巨大影響，這些變革對企業具有戰略價值。

數字機器人所擁有的能力讓技術承擔起重任，讓員工有能力從事更有意義、更復雜的工作。其重點是將人力資本轉移到創造收入，或以客戶為中心的活動上，這將讓位于增強的能力、為員工提供更有成就感的工作，以及跨行業資源的更靈活和可擴展性。

隨著越來越多的企業致力于人工智能和其他變革性技術，我們將看到全球越來越多的企業受到影響，朝著更好的方向發展。

自主網絡

在當今快節奏的數字和商業世界中，企業依靠網絡進行日常運營。然而，要部署網絡服務以滿足這個新的混合工作世界的需求，現在需要一個利用人工智能和其他自主能力的網絡。

自動化本身，以及技術可以自我供應、自我診斷和自我修復的想法，已經存在了一段時間，但是，由于人工智能的進步，自主網絡現在正在成為現實。

通過獨立配置、監控和維護，自治網絡運行時幾乎不需要人工干預。人工智能現在正在對企業產生重大影響，它取代了限制性的、容易出錯的網絡，減輕了負擔過重的IT團隊，這些IT團隊的任務是發現和解決問題，而不是授權和啟用人員和連接。

每個人都可以從人工智能驅動的自主網絡中受益。對于醫療機構來說，這種網絡有能力，例如，將醫療直升機與直升機停機坪上的醫生連接起來，或監控維持病人生命的靜脈泵。

對于學校來說，可以創建一個聯網的教室，通過支持軟件幫助孩子們克服學習上的挑戰，或者監控出勤率，主動讓不積極的學生參與到教育中來。

個性化和定制

在客戶方面，數字服務的用戶一直受益于人工智能部署，事實證明，人工智能部署可以提高用戶參與的效率。盡管人工智能還處于相對早期的發展階段，但隨著時間的推移，人工智能似乎將支持增強的個性化和定制。

隨著我們進入新的元宇宙時代，我們只能訪問越來越多的數據點，這意味著我們將能夠更有效地使用AI為客戶創造量身定制的體驗。

未來，我們的品牌體驗將始終是定制的。例如，當進入元宇宙中的超市時，貨架將以不同的方式堆疊。

人工智能已經在推動更好的在線推薦和定向廣告。在未來，它還將超越并影響互動。在過去的幾年里，我們看到了越來越多的人工智能技術的實際應用，并且在未來幾年，它將變得廣泛。隨著人工智能成為我們日常生活的一部分，記住并保護隱私是至關重要。處理的數據應該始終匿名，僅用于特定目的。

工業中的人工智能

隨著人工智能在未來幾年的持續發展，它將擾亂更多行業的更多操作，從而提高效率，減少工人的壓力。人工智能的最大影響將來自那些能夠最有效地將模型投入生產，并找到將這些模型與現有業務流程最佳集成的方法的企業。

人工智能的最高轉型潛力可能在于醫療保健，盡管目前的采用率為36%，但醫療保健應用，如改進的診斷方法或蛋白質折疊，可以帶來非凡的社會和經濟回報。

而建筑和物流等其他行業可以利用ML模型來優化服務。例如，建筑行業在規劃項目時使用ML模型來優化服務，并通過檢測現場潛在風險來預防事故，提高安全性。

我們也看到人工智能的表現更好了，這得益于開發人員創建模型的方式有所改進，以及我們可以壓縮模型并在邊緣硬件上運行它們，從而允許更多的應用。由于人工智能市場、人工智能制造商、教師工具包和低代碼、無代碼人工智能平臺等技術的出現，人工智能也變得更容易訪問。

總之，這些改進極大地提高了人工智能在工業中的應用，到2021年底，近三分之一的企業有模型生產。

制造業中的機器健康狀況

通過一個被稱為機器健康的新興框架，制造業將看到巨大的創新潛力。該功能使用物聯網和人工智能來預測和預防工業機器故障，并通過分析提高機器性能。

人工智能正在與自動化和物聯網等技術一起引領第四次工業革命。隨著人工智能被用于為這些業務的流程、效率和能力提供更大的可視性，制造業是已經看到巨大好處的行業之一。一個關鍵的例子是由人工智能驅動的解決方案，可以監測機器健康，可對制造工廠內的關鍵和輔助設備提供預測分析。

傳感器捕捉工業機器的振動、溫度和磁數據，人工智能根據這些數據和人類可靠性專家的輸入診斷機器問題，解釋導致問題的原因，并制定行動方案。

這種人工智能用例的影響是巨大的。當一臺關鍵機器出現故障時，整個生產線都將陷入停頓，這將對整個供應鏈產生嚴重的上下游影響。因此，機器健康狀況使制造商能夠加強，對供應鏈問題或影響生產的全球事件的抵御能力。