なぜ人工知能がイノベーションの主要な推進力となるのか

近年、人工知能は新興テクノロジーから徐々に必需品へと変化してきました。より大きな企業の問題の解決策を見つけるための AI 変革に焦点が移ってきました。 AI は優れた実現要因ですが、科学プロジェクトや概念実証に費やす時間は急速になくなりつつあります。 AI ビジネスは、長期的なスケーラビリティに重点を置きながら、2022 年までに規模、戦略的重要性、ミッション クリティカル性が拡大すると予想されています。 「2022 年の最も重要なテクノロジー」と題された電気電子学会の最近の調査では、最高情報責任者、最高技術責任者、テクノロジー リーダーの 95% が、人工知能がほぼすべての分野でイノベーションの主要な推進力となると信じています。産業部門。

ほとんどの CIO は、これに対処するのが難しいと感じるでしょう。ハイテク大手以外でも、多くの営利 IT 企業は依然として人工知能について学習中です。 AI には非常に幅広い用途があるため、CIO が直面する主な課題の 1 つは、最高の投資収益率を生み出すユースケースに投資が確実に流れるようにすることです。

注目に値する人工知能のトレンド

このような背景から、リーダーは今年、人工知能のいくつかのトレンドに細心の注意を払う必要があります。詳細は次のとおりです。

データをめぐる戦いが主要な問題です

ほとんどの企業は、まだ人工知能開発の初期段階にあります。これらの企業は最先端のデータベースを構築する必要があります。ほとんどの AI モデルは大量のデータを消費するため、企業は数千のデータ ソースに対応できる適応性のあるデータベースを開発する必要があります。

このようなモデルは、構造化データと非構造化データを統合し、信頼できる有意義なデータ サイエンティストに提供できます。よりスケーラブルなデータを実現するには、従来のデータ ウェアハウス テクノロジとリレーショナル ストアの抽出、変換、読み込みを補完する必要があり、多くの場合、リアルタイム処理のためにデータ ストリーミングを提供する必要があります。

自動化されたプロセスの発見により、ロボットによるプロセス自動化の作業が容易になります。

世界はより秩​​序ある場所になります。最新のプロセス検出テクノロジーを使用すると、ビジネス リーダーは企業内の自動化の可能性を認識できるかもしれません。これらのテクノロジーは、自動化の状況だけに焦点を当てていない場合でも、他の方法では得られないプロセス関連の洞察を提供します。プロセス マイニング、タスク マイニング、および新しい会話マイニング テクノロジは、リーン開発を促進し、ロボットによるプロセス オートメーション パイプラインを構築するためのより自律的な方法を企業に提供します。これらのテクノロジーの将来の進歩により、インテリジェントオートメーションの使用が大幅に増加するでしょう。

人工知能により効果的なサプライ チェーンが可能になる

将来的には、スマート サプライ チェーン アプリケーションが例外ではなく標準になるはずです。需要と供給の予測からデジタル製造や物流に至るまで、サプライ チェーンは常に変化し、AI サポートを必要とし、そして最も重要なことに、将来性を備えている必要があります。

人材不足が進歩を脅かす

人工知能市場の急速な成長を考慮すると、効果的な人材管理が営利IT企業の重要な差別化要因となっています。これには、インクルージョンと生涯学習の文化をサポートするためのクラス最高の採用と定着の取り組みが含まれなければなりません。市場では、AI スキルを持つ人材にとってこれまで以上に競争が激しくなっており、この傾向は数年間続くと予想されています。したがって、あらゆる種類のビジネスや業界で戦略的提携が必要です。

人工知能は IT の生産性を変革します

将来の IT 環境は、人間のテクノロジー専門家だけでは対処できないほど強力かつ複雑になります。 CIO によって作成された現代のシステムの管理も、AI の導入が進むもう 1 つの分野になります。人々はこれらのシステムをただ実行することはできません。 AI により、これらのシステムに必要な可観測性、介入、詳細な分析が可能になります。

生成型人工知能への関心が高まっていることを踏まえ、アプリケーション開発におけるビジネス支援を楽しみにしています。 2022 年には、CIO もエンジニアリング部門内の開発者の生産性に対する AI の重大な影響を評価する予定です。最近の大きな進歩にもかかわらず、この分野の研究には長い歴史があります。

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