人工智慧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。根據預測，到2022年，全球人工智慧軟體市場將達到620億美元，成長超過20%。這種數位化正在改變所有行業的公司的遊戲規則，因為它支援更智慧、更精簡和更具成本效益的業務運營，並在當今的顛覆性環境中推動更敏捷的營運。
考慮到這一點，讓我們來看看人工智慧未來可能產生的影響，因為該技術將繼續發展並滲透到更多的業務用例中。
#各種規模、跨多個產業的企業似乎都將繼續將人工智慧作為其商業策略的一部分。透過後退一步，採用聯合的策略方法來實施人工智慧增強技術，如智慧自動化，領導者可以獲得明確的商業利益，包括但不限於改善客戶服務、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，還是透過最小化人工管理工作來改善病患護理，智慧自動化都可以成為實現企業策略計畫的關鍵驅動因素。
有了人工智慧驅動的技術來改進流程和轉型，企業就可以使用數位優先的思維方式，重新想像自己的運營方式。反過來，這將使員工能夠專注於更有目的的職責，包括那些專注於客戶服務的職責，而不那麼專注於行政職能。
相對來說，智慧自動化技術是流程改善和轉型中比較容易的部分。智慧自動化使得營運再造的實施變得更加簡單，並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。
數位機器人所擁有的能力讓科技承擔起重任，讓員工有能力從事更有意義、更複雜的工作。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，這將讓位於增強的能力、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於人工智慧和其他變革性技術，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。
在當今快節奏的數位和商業世界中，企業依靠網路進行日常運作。然而，要部署網路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慧和其他自主能力的網路。
自動化本身，以及科技可以自我供應、自我診斷和自我修復的想法，已經存在了一段時間，但是，由於人工智慧的進步，自主網路現在正在成為現實。
透過獨立設定、監控和維護，在自治網路運作時幾乎不需要人工幹預。人工智慧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慧驅動的自主網路中受益。對於醫療機構來說，這種網路有能力，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。
對於學校來說，可以創建一個連網的教室，透過支援軟體幫助孩子克服學習上的挑戰，或監控出勤率，主動讓不積極的學生參與教育。
在客戶方面，數位服務的用戶一直受益於人工智慧部署，事實證明，人工智慧部署可以提高用戶參與的效率。儘管人工智慧仍處於相對早期的發展階段，但隨著時間的推移，人工智慧似乎將支援增強的個人化和客製化。
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，我們的品牌體驗將永遠是客製化的。例如，當進入元宇宙中的超市時，貨架將以不同的方式堆疊。
人工智慧已經在推動更好的線上推薦和定向廣告。在未來，它也將超越並影響互動。在過去的幾年裡，我們看到了越來越多的人工智慧技術的實際應用，並且在未來幾年，它將變得廣泛。隨著人工智慧成為我們日常生活的一部分，記住並保護隱私是至關重要。處理的資料應該始終匿名，僅用於特定目的。
隨著人工智慧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。人工智慧的最大影響將來自那些能夠最有效地將模型投入生產，並找到將這些模型與現有業務流程最佳整合的方法的企業。
人工智慧的最高轉型潛力可能在於醫療保健，儘管目前的採用率為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。
而建築和物流等其他行業可以利用ML模型來優化服務。例如，建築業在規劃專案時使用ML模型來優化服務，並透過偵測現場潛在風險來預防事故，提高安全性。
我們也看到人工智慧的表現更好了，這得益於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並在邊緣硬體上運行它們，從而允許更多的應用。由於人工智慧市場、人工智慧製造商、教師工具包和低程式碼、無程式碼人工智慧平台等技術的出現，人工智慧也變得更容易存取。
總之，這些改進大大提高了人工智慧在工業中的應用，到2021年底，近三分之一的企業有模型生產。
透過一個被稱為機器健康的新興框架，製造業將看到巨大的創新潛力。該功能使用物聯網和人工智慧來預測和預防工業機器故障，並透過分析提高機器效能。
人工智慧正在與自動化和物聯網等技術一起引領第四次工業革命。隨著人工智慧被用於為這些業務的流程、效率和能力提供更大的可視性，製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慧驅動的解決方案，可以監測機器健康，可對製造工廠內的關鍵和輔助設備提供預測分析。
感測器捕捉工業機器的振動、溫度和磁性數據，人工智慧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，並製定行動方案。
這種人工智慧用例的影響是巨大的。當一台關鍵機器發生故障時，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，機器健康狀況使製造商能夠加強，對供應鏈問題或影響生產的全球事件的抵禦能力。
以上是人工智慧的未來影響的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
