人工知能の将来的な影響

人工知能は、従業員側と顧客側での企業の働き方、およびプロセス、製品、人々とのやり取りの方法を変えています。世界の人工知能ソフトウェア市場は、2022 年までに 20% 以上増加して 620 億米ドルに達すると予測されています。このデジタル化は、今日の破壊的な環境において、よりスマートで無駄がなく、よりコスト効率の高いビジネス運営を可能にし、より機敏なオペレーションを推進するため、あらゆる業界の企業の状況を変えています。

これを念頭に置いて、人工知能テクノロジーが進化し続け、より多くのビジネスユースケースに浸透するにつれて、人工知能が将来的に与える可能性のある影響を見てみましょう。

エンタープライズ プランへの影響

あらゆる規模および複数の業界の企業が、引き続き人工知能をシステムの一部として使用しているようです。そのビジネス戦略。一歩下がって、インテリジェント オートメーションなどの AI 強化テクノロジーの導入に連携した戦略的アプローチをとることで、リーダーは、顧客サービスの向上、競争力の向上、生産性の向上、満足度の向上など、明確なビジネス上の利点を得ることができます。労働力。

金融サービスにおける顧客の待ち時間の短縮、サプライ チェーンの回復力と柔軟性の向上、手動の管理作業の最小化による患者ケアの改善など、インテリジェントな自動化は、ビジネスの戦略計画を実現するための鍵となります。

従業員の進化

プロセスを改善し変革する AI 主導のテクノロジーにより、企業はデジタル ファーストの考え方を使用して業務を再考できます。これにより、従業員は管理機能にあまり集中せず、顧客サービスに重点を置いた業務など、より目的のある業務に集中できるようになります。

比較的言えば、インテリジェント オートメーション テクノロジは、プロセスの改善と変革においてより簡単な部分です。インテリジェントな自動化により、運用リエンジニアリングの実装がはるかに簡単になり、企業が従業員をどのように捉え、働き、ビジネスにとって戦略的価値を持つ変更を実装するかに大きな影響を与えます。

デジタル ロボットの機能により、テクノロジが重労働を行うことが可能になり、従業員はより有意義で複雑な仕事を行えるようになります。焦点は、人的資本を収益を生み出す活動、つまり顧客中心の活動にシフトすることであり、これにより、能力の強化、従業員のより充実した仕事、業界全体のリソースの柔軟性と拡張性が向上します。

人工知能やその他の革新的なテクノロジーに取り組む企業が増えるにつれ、世界中でますます多くの企業が影響を受け、より良い方向に進むことになるでしょう。

自律ネットワーク

今日のペースの速いデジタルとビジネスの世界では、企業は日常業務をネットワークに依存しています。しかし、この新しいハイブリッドな仕事の世界の需要を満たすネットワーク サービスを展開するには、人工知能やその他の自律機能を活用するネットワークが必要になります。

自動化自体、そしてテクノロジーが自己プロビジョニング、自己診断、自己修復できるという考えはしばらく前から存在していましたが、人工知能の進歩のおかげで、自律型ネットワークが現実になりつつあります。 。

独立した構成、監視、メンテナンスを通じて、自律ネットワークは人間の介入をほとんど、またはまったく行わずに動作します。人工知能は現在、企業に大きな影響を与えており、制限的でエラーが発生しやすいネットワークを置き換え、人やつながりを強化して実現するのではなく、問題を見つけて解決するという任務を負っている IT チームの過重な負担を軽減しています。

誰もが人工知能を活用した自律ネットワークの恩恵を受けることができます。医療施設の場合、このようなネットワークは、たとえば、医療用ヘリコプターとヘリポート上の医師を接続したり、患者の命を守る静脈ポンプを監視したりする機能を備えています。

学校の場合は、サポート ソフトウェアを備えたネットワーク教室を作成して、子供たちが学習上の課題を克服したり、出席状況を監視したり、意欲のない生徒を積極的に教育に参加させたりすることができます。

パーソナライゼーションとカスタマイズ

顧客側では、デジタル サービスのユーザーは人工知能の導入から恩恵を受けており、ユーザーの効率が向上することが証明されています。婚約。 AI はまだ開発の比較的初期段階にありますが、時間の経過とともにパーソナライゼーションとカスタマイズの増加をサポートするようです。

新たなメタバース時代に突入すると、アクセスできるデータ ポイントはますます増えます。つまり、AI をより効果的に使用して、顧客に合わせたエクスペリエンスを作成できるようになります。

将来的には、当社のブランド エクスペリエンスは常にカスタマイズされます。たとえば、メタバースのスーパーマーケットに入ると、棚はさまざまな方法で積み重ねられます。

人工知能はすでに、より優れたオンライン レコメンデーションやターゲットを絞った広告を推進しています。将来的には、相互作用も超越して影響を与えるようになるでしょう。ここ数年、人工知能テクノロジーの実用化がますます進んでおり、今後数年で普及するでしょう。人工知能が私たちの日常生活の一部になるにつれて、プライバシーを忘れずに保護することが重要です。処理されるデータは常に匿名であり、特定の目的にのみ使用される必要があります。

産業における人工知能

人工知能は今後数年間で発展を続けるため、より多くの業界でより多くの業務を混乱させ、その結果、効率が向上し、労働者の労働力が軽減されるでしょう。 。 AI の最大の影響は、最も効果的にモデルを実稼働環境に導入し、これらのモデルを既存のビジネス プロセスと最適に統合する方法を見つけることができる企業から得られます。

AI の最も大きな変革の可能性はヘルスケアにある可能性があり、現在の導入率が 36% であるにもかかわらず、診断方法の改善やタンパク質のフォールディングなどのヘルスケアへの応用は、並外れた社会的および経済的利益をもたらす可能性があります。

また、建設や物流などの他の業界でも ML モデルを使用してサービスを最適化できます。たとえば、建設業界は ML モデルを使用して、プロジェクト計画時にサービスを最適化し、現場で潜在的なリスクを検出することで事故を防止し、安全性を向上させます。

また、開発者によるモデルの作成方法の改善と、モデルを圧縮してエッジ ハードウェア上で実行できるようになり、より多くのアプリケーションが可能になったことにより、AI のパフォーマンスも向上しています。また、AI マーケットプレイス、AI メーカー、教師用ツールキット、ローコード、ノーコード AI プラットフォームなどのテクノロジーの出現により、AI がより身近になりつつあります。

全体として、これらの改善により、産業界における人工知能の適用が大幅に増加し、2021 年末までに、企業の 3 分の 1 近くがモデルを運用することになるでしょう。

製造業におけるマシンヘルス

製造業は、マシンヘルスと呼ばれる新たなフレームワークを通じて、イノベーションの大きな可能性を見出します。この機能は、IoT と人工知能を使用して産業用機械の故障を予測および防止し、分析を通じて機械のパフォーマンスを向上させます。

人工知能は、オートメーションやモノのインターネットなどのテクノロジーとともに第 4 次産業革命をリードしています。製造業は、AI を使用してこれらのビジネスのプロセス、効率、能力の可視性を高めることで、すでに大きなメリットを享受している業界の 1 つです。重要な例としては、機械の健全性を監視し、製造工場内の重要な機器や補助機器の予測分析を提供する AI 主導のソリューションが挙げられます。

センサーは産業用機械から振動、温度、磁気データをキャプチャし、人工知能はこのデータと人間の信頼性の専門家からの入力を使用して、機械の問題を診断し、問題の原因を説明し、一連の行動を策定します。

この人工知能のユースケースの影響は非常に大きいです。重要な機械に障害が発生すると、生産ライン全体が停止し、上流と下流のサプライチェーン全体に深刻な影響を及ぼします。その結果、マシンの健全性により、メーカーはサプライ チェーンの問題や生産に影響を与える世界的な出来事に対する回復力を強化できます。

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