進(jìn)入2020年，許多企業(yè)進(jìn)入了一個(gè)新階段，從試驗(yàn)和試點(diǎn)過(guò)渡到整個(gè)組織的實(shí)施，并研究人工智能和數(shù)據(jù)分析如何推動(dòng)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅。

 

特別是，有五種趨勢(shì)將成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力的關(guān)鍵。

 

1.轉(zhuǎn)向“服務(wù)即轉(zhuǎn)換”

 

企業(yè)意識(shí)到他們需要從根本上改變主要的運(yùn)營(yíng)和服務(wù)。不僅如此，他們還需要做好準(zhǔn)備，不斷應(yīng)對(duì)可能對(duì)其業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響的較新技術(shù)變化。比較大的企業(yè)正在他們的組織中嵌入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具，以幫助分析數(shù)據(jù)、提高效率、預(yù)測(cè)消費(fèi)者行為和獲得競(jìng)爭(zhēng)洞察力。

 

但是，對(duì)于許多其他人來(lái)說(shuō)，安裝人工智能機(jī)器人和程序所需的時(shí)間和資源可能令人望而生畏。服務(wù)即轉(zhuǎn)換模型使這些組織能夠訪問(wèn)具有基本任務(wù)和知識(shí)的人工智能技術(shù)以及其他數(shù)據(jù)、云計(jì)算機(jī)和移動(dòng)技術(shù)。此外，它還可以幫助這些組織隨著客戶(hù)需求和需求的變化而更快地轉(zhuǎn)變其技術(shù)組合。

 

2.客戶(hù)體驗(yàn)是數(shù)字化的主要戰(zhàn)場(chǎng)

 

盡管效率可能仍將是企業(yè)的主要目標(biāo)，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型越來(lái)越多地涉及重新構(gòu)想客戶(hù)體驗(yàn)和個(gè)性化。競(jìng)爭(zhēng)最激烈的組織不僅要簡(jiǎn)單地響應(yīng)客戶(hù)需求，還必須預(yù)測(cè)這些需求，并提供能夠滿(mǎn)足這些預(yù)測(cè)的服務(wù)和產(chǎn)品。這意味著從替代數(shù)據(jù)源中獲取見(jiàn)解，生成實(shí)時(shí)競(jìng)爭(zhēng)見(jiàn)解，并將快速響應(yīng)的決策納入體驗(yàn)計(jì)劃。

 

重新定義經(jīng)驗(yàn)可以通過(guò)減少錯(cuò)誤并因此降低成本來(lái)幫助提高B2C和B2B業(yè)務(wù)的底線，但也可以繼續(xù)為最終用戶(hù)創(chuàng)建差異化的個(gè)性化體驗(yàn)。

 

3.數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的價(jià)值

 

人工智能和分析技術(shù)的改進(jìn)使人們可以訪問(wèn)比以往更多的數(shù)據(jù)。實(shí)際上，到2025年，估計(jì)每天將創(chuàng)建463艾EB的數(shù)據(jù)。但是，數(shù)據(jù)本身不能驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)行動(dòng)。決策的最后一英里仍然屬于人類(lèi)。

 

同樣重要的是，隨著數(shù)據(jù)成本的降低，而人類(lèi)判斷的價(jià)值也在增加。鑒于這種轉(zhuǎn)變，以及隨之而來(lái)的工作職能和要求的演變，迫切需要對(duì)工作人員進(jìn)行技能再培訓(xùn)。2020年，高管們必須縮小技能和技能提升計(jì)劃方面的差距，以更好地滿(mǎn)足員工的需求。

 

盡管已經(jīng)進(jìn)行了改進(jìn)，但研究表明，雇主和雇員對(duì)技能培訓(xùn)的看法之間存在脫節(jié)，只有35%的員工說(shuō)他們的公司培訓(xùn)新的技能的選擇，而53%的高級(jí)管理人員說(shuō)他們提供了新的技能。成功的組織將從傳統(tǒng)的課堂環(huán)境中走出，專(zhuān)注于能夠更好地利用專(zhuān)家集體智慧的項(xiàng)目。

 

4.數(shù)據(jù)、人工智能和數(shù)字的道德治理

 

隨著數(shù)據(jù)量的增加，關(guān)于數(shù)據(jù)使用的問(wèn)題也在增加。從驅(qū)動(dòng)信用額度的算法到面部識(shí)別軟件的使用，人工智能驅(qū)動(dòng)的技術(shù)都受到消費(fèi)者和政府的密切關(guān)注。因此，預(yù)計(jì)許多組織將在未來(lái)一年增加數(shù)字道德操守官員。

 

這些官員將負(fù)責(zé)實(shí)施道德框架，以就新技術(shù)做出適當(dāng)?shù)臎Q策，解決諸如數(shù)據(jù)安全性和偏差之類(lèi)的考慮。除了緩解消費(fèi)者在這些領(lǐng)域的緊迫擔(dān)憂之外，這些官員還將展望仍將面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，針對(duì)技術(shù)的預(yù)期用途建立新的治理標(biāo)準(zhǔn)，以及新的制衡機(jī)制可以確保這些預(yù)防措施保持有效的系統(tǒng)。

 

5.以加速器的形式增加了模塊化

 

專(zhuān)家預(yù)測(cè)，到2025年，作為人工智能領(lǐng)導(dǎo)者的組織的效率將提高十倍，并且將占據(jù)那些不接受該技術(shù)的組織的兩倍的市場(chǎng)份額。打破時(shí)間和資源壁壘以加快AI的采用正成為組織賴(lài)以生存的問(wèn)題-大多數(shù)高管都意識(shí)到這一點(diǎn)。

 

以預(yù)訓(xùn)練的人工智能加速器的形式引入模塊化是打破這些障礙并使技術(shù)民主化的第一步。這種增強(qiáng)技術(shù)已經(jīng)接受了必要的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的培訓(xùn)，對(duì)于希望在未來(lái)幾年內(nèi)取得飛躍的企業(yè)而言，這是關(guān)鍵。

 

2020年，人工智能和數(shù)據(jù)分析技術(shù)將在各個(gè)行業(yè)中變得更加普及。2020年企業(yè)如何理解和應(yīng)用這些技術(shù)將在如何提高近期和未來(lái)十年的效率方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。