人工智慧（AI）的採用及其對企業的影響如今正處於一個重要的轉折點。隨著企業見證了AI帶來的實際好處，AI的採用率每年都在增加。
根據普華永道發布的一份調查報告，到2030年，AI對全球經濟的潛在貢獻將達到15.7兆美元。 IBM最近的一項調查確定了推動AI採用的主要因素，包括降低成本和自動化關鍵流程的需求、不斷上升的競爭壓力和不斷變化的客戶期望。
為了成功地從AI投資中獲益，企業管理者需要了解AI領域的發展趨勢與方向。
2023年AI發展趨勢預測
隨著全球AI投資的持續增加，人們需要了解AI在2023年的發展趨勢及其對企業的潛在影響：
1、低程式碼AI在產業應用中取得長足進步
AI模型的開發過程是複雜、費力和迭代的，建立一套良好的模型需要數天的時間和數千次的實驗。低程式碼AI/數據科學平台改變了這一切，其提供的拖放介面有助於更快地創建實驗。直覺的圖形使用者介面（GUI）、視覺可重複性和協作是低程式碼平台的最大優勢，這使得資料科學團隊能夠快速地執行大量實驗。低程式碼AI平台也非常適合將資料工程師和業務分析師提升為公民資料科學家，減少對各產業領域中稀缺的專家資料科學家的依賴。
2、分散式模型訓練是AI建模的核心
資料科學團隊需要對數千個模型進行實驗。 AI模型如今變得相當複雜，有數百萬個參數。而在低程式碼的控制下，同時進行多個實驗的能力增加了許多倍。但要實現這數千個實驗，數據科學團隊需要一個符合成本效益的運算系統，根據需求進行擴展。採用傳統方法訓練這些複雜的、記憶密集的實驗是一個巨大的挑戰，以分散式運算為主導的模型訓練可以幫助解決這一挑戰，並且是實現可擴展的企業AI的核心。
3、機器學習營運（MLOps）的應用快速成長
麥肯錫在2021年發布的調查報告中指出，MLOps的使用是企業從AI獲得成功回報的決定性因素。 MLOps在AI領導者和資料科學家中越來越受歡迎，因為它將機器學習從實驗階段帶入生產階段，並涵蓋了企業資料科學過程的主要部分。當資料科學主管必須在生產環境中使用版本控制、快速擴展等功能管理和刪減生產環境中的數百個模型時，這確保了更好的治理。
4、AI的信任和可解釋性
AI不再被視為一個黑盒子。越來越多的人開始投資AI，以做出關鍵的商業決策。因此，克服信任AI自動化敏感流程的挑戰變得至關重要。整個場景導致了可解釋的AI的出現，它有助於理解做出決策的因素。可解釋的AI的透明度是建立對AI的信任並提高其採用率的關鍵。
5、AI在網路安全中的應用程式
隨著網路威脅的複雜性增加，企業正在將AI融入他們的安全解決方案中。 AI現在正在處理日常儲存和保護敏感數據，以作為自動化網路威脅預防和保護的下一步。它正被用來進一步增強情報分析能力，以檢測潛在威脅或模式，識別網路進攻者的潛在意圖。
成功採用AI的秘訣
埃森哲的一項研究表明，與追求單一概念證明的企業相比，策略性地擴大AI規模的企業的成功率和回報分別是前者的兩倍和三倍。
事實表明，處於AI採用初期階段的企業的投資報酬率可能並不高。 AI必須在整個組織中擴展，以確保該技術能夠為企業做出巨大貢獻。
透過將AI整合到核心業務流程、工作流程和客戶旅程中，可以優化其日常營運和決策任務。麥肯錫在研究報告中預測，採用這種方法的企業很可能實現價值和規模的成長，其中一些企業甚至增加了約20%的收入。
成功擴展AI
成功擴展AI的關鍵驅動取決於特定的因素，例如人員、AI軟體和運算基礎設施。為了提升AI成熟度，企業需要了解資料洞察的來龍去脈，並將其納入業務流程。
其中一個重要的需求是採用能夠有效且有效率地支援日常業務的AI系統，例如支付、交易量、銷售額，甚至產生季度報告。企業各部門的人員採用AI可以輕鬆地存取資料洞察，而不會受到任何部門的限制。隨著企業規模的擴張，AI可以幫助其為現有產品探索新的領域或開發新產品。
結語
企業需要探索AI好處和可能性，並對其AI投資採取策略方法。而採用AI，企業可以做的不僅是加速或自動化現有流程，還可以充分利用新的機會，提高AI在員工、客戶和利害關係人中的影響力。
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