2022年將是人工智能從實驗到基本的一年?？紤]成熟技術(shù)的這些關(guān)鍵指標(biāo)

在許多有可能在不久的將來產(chǎn)生重大價值的技術(shù)中，人工智能(AI)似乎穩(wěn)居首席信息官的榜首。事實上，在IEEE調(diào)查的CIO、CTO和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者中，幾乎所有(95%)都同意，人工智能將在未來一到五年內(nèi)推動幾乎所有行業(yè)的大部分創(chuàng)新。

“到2022年，預(yù)計AI的參與會變得更大、更具戰(zhàn)略意義和任務(wù)關(guān)鍵——重點是長期可擴(kuò)展性?！?/p>

2022年將是人工智能從實驗性成熟到必不可少的一年。Capgemini Americas洞察與數(shù)據(jù)執(zhí)行副總裁Jerry Kurtz表示：“重點將更多地轉(zhuǎn)向支持AI的轉(zhuǎn)型，通過以業(yè)務(wù)為中心的解決方案來解決更重要的業(yè)務(wù)問題?！薄叭斯ぶ悄苁且环N推動力和強(qiáng)大的能力，但概念驗證和科學(xué)項目的時代即將結(jié)束。到2022年，預(yù)計AI參與規(guī)模將變得更大、更具戰(zhàn)略意義和任務(wù)關(guān)鍵——重點是長期可擴(kuò)展性?！?/p>

這將挑戰(zhàn)大多數(shù)CIO。在技術(shù)強(qiáng)國之外，許多企業(yè)IT組織在AI方面都是相對新手。Everest Group的合伙人Yugal Joshi表示：“人工智能的采用繼續(xù)獲得動力，但仍處于起步階段?！薄笆紫畔⒐倜媾R的一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)是確保他們投資于能夠提供最大投資回報的正確用例，尤其是因為人工智能的適用性非常廣泛?！?/p>

在這種背景下，今年IT領(lǐng)導(dǎo)者將明智地關(guān)注人工智能領(lǐng)域的許多發(fā)展趨勢。

1.數(shù)據(jù)是重中之重

大多數(shù)企業(yè)都處于人工智能之旅的早期階段。與世界上的谷歌或Facebook不同，他們將大部分時間和資源都用于處理數(shù)據(jù)。他們需要建立現(xiàn)代數(shù)據(jù)管道。

“大多數(shù)AI模型都渴望海量數(shù)據(jù)，組織需要構(gòu)建靈活的數(shù)據(jù)管道，這些管道可以發(fā)展以支持?jǐn)?shù)千個來源，整合結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并以有意義和可靠的方式將其提供給數(shù)據(jù)科學(xué)家，”說WestMonroe的高級技術(shù)合伙人ErikBrown?！氨仨氀a(bǔ)充傳統(tǒng)的ETL(提取、轉(zhuǎn)換和加載)和關(guān)系存儲以實現(xiàn)更具可擴(kuò)展性的數(shù)據(jù)湖，并且在許多情況下，必須提供數(shù)據(jù)流以進(jìn)行實時處理?！?/p>

2.自動化流程發(fā)現(xiàn)促進(jìn)RPA工作

未來將精簡。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可以使用新的流程發(fā)現(xiàn)技術(shù)可視化其組織的自動化潛力。ISG總監(jiān)WayneButterfield表示：“雖然這些技術(shù)不僅僅專注于自動化機(jī)會，但它們將提供任何其他方式無法獲得的與流程相關(guān)的洞察力。”Butterfield說，流程挖掘、任務(wù)挖掘和新興的對話挖掘能夠“依靠類固醇”，為企業(yè)提供更多自主的方法來開發(fā)機(jī)器人流程自動化(RPA)管道。“這些技術(shù)將在2022年真正脫穎而出，并在此過程中擴(kuò)大智能自動化的使用。”

3.人工智能支持有效的供應(yīng)鏈

智能供應(yīng)鏈應(yīng)用應(yīng)該成為未來的規(guī)則而不是例外。“從供需規(guī)劃到數(shù)字制造和物流，2022年的供應(yīng)鏈將需要不斷轉(zhuǎn)型，支持人工智能，最重要的是考慮到最近的所有中斷，面向未來，”Capgemini Americas的Kurtz說。

4.面向客戶的人工智能向前推進(jìn)

Everest Group的Joshi說：“大流行使人工智能在虛擬代理等面向客戶的角色中的應(yīng)用有所增加?！薄斑@將繼續(xù)下去，但用例會更加成熟和復(fù)雜。”

5.自然語言生成(NLG)成為主流

OpenAI最近通過API提供了其GPT-3大型語言模型，該模型已被數(shù)百個應(yīng)用程序使用。NLG最公開的例子，GPT-3可用于需要深入理解語言的應(yīng)用程序，從將自然語言轉(zhuǎn)換為軟件代碼到生成問題的答案。

“NLG過去專注于將數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為基于文本的洞察力，現(xiàn)在正在從基于文本的數(shù)據(jù)點生成文本，并開始改變創(chuàng)意寫作的游戲規(guī)則，”ISG的巴特菲爾德說?！翱赡苄允菬o窮無盡的，GPT3還被用于為NLP創(chuàng)建獨特的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，在對話式AI平臺中實時生成獨特的響應(yīng)，該功能甚至被用于生成軟件代碼。2022年應(yīng)該會看到NLG的更多用途，并真正將其推向大眾?！?/p>

6.人才短缺威脅進(jìn)步

鑒于人工智能領(lǐng)域的發(fā)展速度如此之快，有效的人才管理已成為企業(yè)IT組織的戰(zhàn)略差異化因素。CapgeminiAmericas的Kurtz說：“這將需要包括世界級的招聘和保留相關(guān)舉措，以促進(jìn)包容性和終身學(xué)習(xí)文化?！薄皩τ趽碛蠥I技能的人來說，市場的競爭從未如此激烈，而且這種趨勢可能會在未來幾年持續(xù)下去。因此，戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系也將成為跨組織和行業(yè)的關(guān)鍵?！?/p>

7.人工智能改變IT生產(chǎn)力

未來日益復(fù)雜和強(qiáng)大的IT環(huán)境對于人類技術(shù)專業(yè)人員來說無法單獨管理?！傲硪粋€增加人工智能應(yīng)用的領(lǐng)域?qū)⑹枪芾鞢IO正在構(gòu)建的現(xiàn)代系統(tǒng)，”Everest Group的Joshi說?！斑@些系統(tǒng)不能只由人類管理。這些系統(tǒng)所需的可觀察性、干預(yù)性和深度分析將支持人工智能?！盝oshi正在尋找實時、可操作的干預(yù)措施。

鑒于圍繞生成AI的日益興奮，也期待在應(yīng)用程序開發(fā)方面提供幫助?！霸?022年，CIO還將開始評估AI在工程組織中的適用性，以從根本上改變開發(fā)人員的生產(chǎn)力，”Joshi說。他指出，這個領(lǐng)域已經(jīng)研究了很長時間，但最近取得了有意義的進(jìn)展。