2019年9月12日
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高级人工智能的Gartner炒作周期趋势,2019年
贡献:劳伦斯Goasduff
Gartner炒作周期突显出人工智能是达到组织在许多不同的方式。
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在2018年至2019年之间,组织部署人工智能(AI)从4%增加到14%,根据Gartner的调查2019名CIO议程。人工智能在许多不同的方式达到组织与几年前相比,在没有替代构建自己的解决方案机器学习(毫升)。AutoML和智能应用程序具有最大的动力,而其他方法也很受欢迎——即AI平台作为一种服务或人工智能云服务。
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会话AI仍然是企业议程的顶端受亚马逊Alexa的全球成功,谷歌助理等。与此同时,新技术不断出现,如增强智力,边缘人工智能、数据标识和可辩解的人工智能。
“今年的炒作周期特性,许多新技术,但很少有价值或目的完全理解”
人工智能的Gartner炒作周期,2019年,考察了流的创新和趋势在人工智能领域和范围AI计划。快速的追随者至少应该在工作业务案例为人工智能。早期采用者,艾可伸缩性的下一个前沿。今年的宣传周期特性,许多新技术,但是很少有一个值或目的完全理解,甚至很少看到主流应用。“这并不意味着AI是无法使用。这意味着它将会改变,”说斯维特拉娜奥特Gartner分析师,副总裁。“评估艾未未的价值和风险,cio需要为AI设定切合实际的期望。”奥特兰下面突出人工智能技术,必须对CIO的雷达高和转型业务影响在未来两至五年。
增强情报
增强情报是一个以人为中心的合作模型人民和AI一起工作提高认知能力。它关注艾未未的辅助作用,推进人类的能力。人工智能与人交流,提高他们已经知道减少错误和日常工作,并能提高客户交互,公民服务和病人护理。的目标增强智能与自动化更有效率,而补充与人类接触和常识来管理的风险决策自动化。
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聊天机器人
聊天机器人是人工智能的脸和影响所有地区有人类,如汽车制造商之间的沟通克钦独立军谈判,以每周115000个用户,或Lidl的Winebot玛戈特提供指导购买葡萄酒和技巧的食物搭配。聊天机器人可以文本或语音,或两者的结合,依靠脚本涉及几人的反应。常见应用程序存在于人力资源,它帮助台和自助服务,但是客户服务是聊天机器人已经是最影响,特别是改变客户服务的方式进行。改变从“用户学习界面”到“chatbot学习用户想要什么”意味着更多的对新员工培训和培训内部员工的工作效率。
机器学习
机器学习可以解决业务问题,如客户个性化治疗,供应链的建议,动态定价、医疗诊断或反洗钱。毫升用数学模型来从数据中提取知识和模式。采用ML是增加组织遇到指数增长的数据量和计算基础设施的发展。目前,毫升用于多个领域和产业推动改进和寻找新的业务问题的解决方案。美国运通利用数据分析和ML算法来帮助检测欺诈行为在近实时为了节省数百万美元的损失。沃尔沃使用数据来帮助预测部分可能会失败或当车辆需要维修时,提高车辆安全。
人工智能管理
组织不应忽视AI治理。他们需要意识到潜在的监管和声誉风险。“AI治理是创建策略的过程与人工智能偏见,歧视和AI的其他负面影响,”奥特兰说。
“识别数据源和透明度要求算法来降低风险和成长的信心”
发展人工智能管理、数据和分析领导人和cio应该重点关注三个领域:信任、透明度和多样性。他们需要关注信任数据源和采用人工智能AI的结果,以确保成功。他们还需要确定数据源和透明度要求人工智能算法来降低风险和成长的信心。他们应该确保数据,算法和观点多样性追求AI伦理和准确性。
智能应用程序
大多数组织的偏好获取人工智能能力也正在转向支持让他们在企业应用程序中。智能应用程序与嵌入式或企业应用程序集成人工智能技术来支持或替换人性化活动通过智能自动化、数据驱动的见解,提高生产率和决策和指导建议。今天,企业应用程序提供商嵌入人工智能技术在他们的产品以及引入人工智能平台的功能,从企业资源计划、客户关系管理到人力资本管理劳动力生产力应用程序。cio应该挑战他们的打包软件提供商大纲产品路线图如何结合人工智能添加业务价值形式的高级分析,智能流程和先进的用户体验。
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2019年人工智能,炒作周期奥特兰等。斯维特拉娜
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