AI /自动化
人工智能在高科技中的应用成为主流
高科技产业一直是人工智能(AI)的主要采用者，以至于它影响了大多数其他行业的数字化转型趋势。亚博比分直播科技巨头不仅在打造人工智能解决方案，他们还在收购较小的人工智能公司，以打造更多的能力，并在IT部门之外、在我们的办公室、医院和家庭中寻找新的使用案例。然而，根据领先的研究报告，与其他数字化努力相比，这些公司在人工智能的整体采用方面仍然滞后。
本文试图找出高科技产业规模化失败背后的因素，以及该产业可以采取的最佳实践，以鼓励主流采纳。
人工智能在高科技领域尚未开发的潜力
艾伦·图灵(Alan Turing)首次设想出一种“思考”机器，这种机器可以与人进行对话，这与人与人之间的互动没有什么区别。距今已有近70年了。自那以后，人工智能经历了几次波峰和波谷。自IBM的“深蓝”(Deep Blue)击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)以来的过去20年，可以被视为人工智能黄金时代的开端。
麦肯锡全球研究所的报告《人工智能下一个数字前沿》一书指出了高科技产业在人工智能应用方面的主导作用。多年来，领先的科技巨头和数字原生企业，包括谷歌、苹果等，已经在人工智能上投资了数十亿美元。这包括投资强大的超级计算机、专门的团队来构建高度复杂的算法，以及支持机器学习的数据技术。
毫不奇怪，数字原生组织已经成为人工智能技术的主要提供者和最大消费者。对于数字原生组织来说，技术不仅是使能者，而且是主要驱动力，无论它们属于哪个部门。例如，特斯拉与其说是一家汽车公司，不如说是一家科技公司。Airbnb、Uber、Netflix等公司也是如此。这些公司中的大多数在过去几年里一直在其企业IT中采用人工智能和自动化，尽管它们处于不同的发展阶段。然而，当我们对比人工智能今天的实际影响和它的巨大潜力时，进展令人失望。
人工智能在高科技领域的失败
尽管人工智能得到了持续的推动，但我们发现它在实际应用中的普及率并不高，就规模或容量而言，它肯定与炒作和投资不成比例。造成这种差异的原因有几个。一个是，高科技行业对人工智能的大量投资都被用于改善内部绩效，而不是客户或业务方面。在某些情况下，无法证明业务影响也导致涉众缺乏兴趣。大多数公司都停留在发展的第一或第二阶段，无法向前发展。同时,人工智能不可能孤立地蓬勃发展，除非有强大的计算能力、强大的分析能力和大量高质量数据的支持。相对较低的摄入量影响了人工智能的采用。
人工智能项目缺乏联合业务和IT赞助是人工智能采用的一个重要障碍。复杂的业务案例需要跨多个功能/组织边界的多个涉众的参与。
有时候，这种威慑并不真的与人工智能技术本身有关。例如,人们可能会拒绝采用人工智能，因为他们对自己产生影响的能力没有信心。他们甚至可能担心人工智能的普及会导致失业。在某些情况下，缺乏文化一致性可能会阻碍采用。组织可能不具备接受变革的能力。或者，它可能只是缺少一个支持创新的有远见的领导者。
一个成功的人工智能计划的最佳实践
总的来说，以下几点可以帮助高科技行业成功实施人工智能计划:
正确的问题
围绕自动化战略、技术解决方案、人工智能治理提出正确的问题是非常重要的，例如:
- 你计划如何运作你的机器人过程自动化(RPA)卓越中心?
- 你如何使用人工智能使你的企业中的人成为可能?
- 您将如何将RPA集成到您的IT生态系统中?
时机
明确何时实施AI对自动化的结果有巨大的影响。变更管理是一个重要的成功因素，以确保对标准操作程序的变更及时完成，并由相关团队或部门在实地有效地采用自动化。
清晰的画面
清楚地定义成本范围和对成本有一个清晰的了解是至关重要的。类似地，拥有一个要自动化的流程列表，实现成本的估计，以及度量的确认(如生产力、错误率的减少、客户体验的改进、法规利益)是业务用例的关键。
对受影响的应用程序、机器人id的提供、机器人访问的策略异常、对开发、测试和证明环境中的基础设施的访问也至关重要。
被future-ready
组织应该有适当的程序和控制，以仔细评估由于自动化而导致的业务流程中不断变化的需求。此外，需要流程的协调来促进自动化。流程越标准化，从自动化中获得的好处就越好、越高。
涉众买进
有时，如果流程所有者和他们的团队不全心全意地接受流程，即使流程是完全自动化的，流程也可能不会产生预期的结果。客户购买也是该过程的重要部分，因为自动化的某些方面将需要作为最终用户访问模拟的ERP和IT系统。此外，在客户端网络中托管解决方案可能是一个挑战，除非有客户端支持。
结论
如今，像Siri和Alexa这样的聊天机器人已经成为我们日常生活的一部分。IT自动化正在成为企业处理安全问题、生产管理和用户技术问题的一个活跃领域。自然语言、人脸和语音识别技术正在成为许多人工智能应用的支柱。
随着人工智能在用户中获得更多的接受和舒适，对人工智能支持产品的需求将会增加，并推动更多的采用。高科技公司可以在这里找到巨大的机会来驱动新的收入流，实现客户体验的新维度。然而，除非有意识地努力应对这些挑战，否则大规模的主流采纳在很长一段时间内都不会成为现实。
