人工智能正在改变企业在员工和客户端的工作方式，以及与流程、产品和人员的互动方式。据预测，到2022年，全球AI软件市场将达到620亿美元，增幅超过20%。这种数字化正在改变所有行业的公司的游戏规则，因为它支持更智能、更精简和更具成本效益的业务运营，并在当今的颠覆性环境中推动更敏捷的运营。
考虑到这一点，我们来看看人工智能未来可能会产生的影响，因为该技术将继续发展并渗入到更多的业务用例中。
各种规模、跨多个行业的企业似乎都将继续将AI作为其商业战略的一部分。通过后退一步，采用联合的战略方法来实施人工智能增强技术，如智能自动化，领导者能够得到明确的商业利益，包括但不限于改善客户服务、提高竞争力、提高生产力和更满意的员工队伍。
无论是在金融服务中缩短客户等待时间，使供应链更具弹性和灵活性，还是通过最小化人工管理工作来改善患者护理，智能自动化都能成为实现企业战略计划的关键驱动因素。
有了人工智能驱动的技术来改进流程和转型，企业就能够正常的使用数字优先的思维方法，重新想象自己的运营方式。反过来，这将使员工能够专注于更有目的的职责，包括那些专注于客户服务的职责，而不那么专注于行政职能。
相对来说，智能自动化技术是流程改进和转型中非常容易的部分。智能自动化使得运营再造的实施变得更简单，并且对企业看待员工的方式、工作方式和实施变革的能力产生了巨大影响，这些变革对企业具有战略价值。
数字机器人所拥有的能力让技术承担起重任，让员工有能力从事更有意义、更复杂的工作。其重点是将人力资本转移到创造收入，或以客户为中心的活动上，这将让位于增强的能力、为员工提供更有成就感的工作，以及跨行业资源的更灵活和可扩展性。
随着慢慢的变多的企业致力于AI和其他变革性技术，我们将看到全球慢慢的变多的企业受一定的影响，朝着更好的方向发展。
在当今快节奏的数字和商业世界中，企业依靠网络进行日常运营。然而，要部署网络服务以满足这个新的混合工作世界的需求，现在需要一个利用AI和其他自主能力的网络。
自动化本身，和技术可以自我供应、自我诊断和自我修复的想法，已经存在了一段时间，但是，由于人工智能的进步，自主网络现在正在成为现实。
通过独立配置、监控和维护，自治网络运行时几乎不需要人工干预。人工智能现在正在对企业产生重大影响，它取代了限制性的、容易出错的网络，减轻了负担过重的IT团队，这些IT团队的任务是发现和解决实际问题，而不是授权和启用人员和连接。
每个人都可以从AI驱动的自主网络中受益。对于医疗机构来说，这种网络有能力，例如，将医疗直升机与直升机专用停机坪上的医生连接起来，或监控维持病人生命的静脉泵。
对于学校来说，可以创建一个联网的教室，通过支持软件帮助孩子们克服学习上的挑战，或者监控出勤率，主动让不积极的学生参与到教育中来。
在客户方面，数字服务的用户一直受益于人工智能部署，事实上，人工智能部署能大大的提升用户参与的效率。尽管AI还处于相对早期的发展阶段，但跟着时间的推移，人工智能似乎将支持增强的个性化和定制。
随着我们进入新的元宇宙时代，我们只可以访问慢慢的变多的数据点，这在某种程度上预示着我们将能够更有效地使用AI为客户创造量身定做的体验。
未来，我们的品牌体验将始终是定制的。例如，当进入元宇宙中的超市时，货架将以不同的方式堆叠。
人工智能已经在推动更好的在线推荐和定向广告。在未来，它还将超越并影响互动。在过去的几年里，我们正真看到了慢慢的变多的人工智能技术的实际应用，并且在未来几年，它将变得广泛。随着AI成为我们日常生活的一部分，记住并保护隐私是至关重要。处理的数据应该始终匿名，仅用于特定目的。
随着AI在未来几年的持续发展，它将扰乱更多行业的更多操作，来提升效率，减少工人的压力。人工智能的最大影响将来自那些能够最有效地将模型投入生产，并找到将这些模型与现存业务流程最佳集成的方法的企业。
人工智能的最高转型潜力可能在于医疗保健，尽管目前的采用率为36%，但医疗保健应用，如改进的诊断方法或蛋白质折叠，能带来非凡的社会和经济回报。
而建筑和物流等别的行业可通过ML模型来优化服务。例如，建筑行业在规划项目时使用ML模型来优化服务，并通过检验测试现场潜在风险来预防事故，提高安全性。
我们也看到人工智能的表现更好了，这得益于研发人员创建模型的方式有所改进，以及我们大家可以压缩模型并在边缘硬件上运行它们，从而允许更多的应用。由于AI市场、人工智能制造商、教师工具包和低代码、无代码人工智能平台等技术的出现，人工智能也变得更容易访问。
总之，这些改进极大地提高了AI在工业中的应用，到2021年底，近三分之一的企业有模型生产。
通过一个被称为机器健康的新兴框架，制造业将看到巨大的创新潜力。该功能使用物联网和人工智能来预测和预防工业机器故障，并通过一系列分析提高机器性能。
人工智能正在与自动化和物联网等技术一起引领第四次工业革命。随着人工智能被用于为这些业务的流程、效率和能力提供更大的可视性，制造业是已经看到巨大好处的行业之一。一个关键的例子是由AI驱动的解决方案，可以监测机器健康，可对制造工厂内的关键和辅助设备提供预测分析。
传感器捕捉工业机器的振动、温度和磁数据，人工智能依据这一些数据和人类可靠性专家的输入诊断机器问题，解释导致问题的原因，并制定行动方案。
这种人工智能用例的影响是巨大的。当一台关键机器发生故障时，整个生产线都将陷入停顿，这将对整个供应链产生严重的上下游影响。因此，机器健康情况使制造商能够加强，对供应链问题或影响生产的全球事件的抵御能力。
