您是AI的樂觀主義者還是悲觀主義者呢?來自全球領(lǐng)先的企業(yè)級應用軟件提供商IFS(艾菲詩軟件)實驗室總監(jiān)Bas de Vos從語用視角提出了對人工智能(AI)的新見解。他認為，極化的觀念限制了我們所能看到的AI的可能性?，F(xiàn)如今，人工智能可以真正發(fā)揮作用的三大領(lǐng)域包括人工智能增強和決策自動化，人工智能增強型預測性維護和服務(wù)以及AI支持的系統(tǒng)交互。成功的關(guān)鍵在于將人工智能和人腦的優(yōu)勢相結(jié)合，實現(xiàn)相輔相成。

今天，人工智能要么被視為世界末日—即如我們所想，機器人將替代我們從事所有的工作;要么成為我們所有問題的答案—人工智能是拯救地球的最終解決方案。諷刺的是，這種復雜的技術(shù)經(jīng)常會引發(fā)如此簡單的兩極分化反應。這是一個問題， 因為真正與人工智能打交道的人都會無一例外地告訴你，至少在短期內(nèi)事實并非如此戲劇化，但與當下息息相關(guān)。 那么哪些商業(yè)領(lǐng)域會率先應用AI技術(shù)，哪些用例將會成為開發(fā)的先驅(qū)?據(jù)預測，下述三大領(lǐng)域?qū)⒂型麑崿F(xiàn)快速發(fā)展：

1)人工智能增強和決策自動化

有些人會認為人工智能將剝奪人們工作的原因之一在于他們將人工智能與自動化相混淆。據(jù)Gartner報告，“2020年將是與人工智能相關(guān)的就業(yè)動蕩的關(guān)鍵一年，因為人工智能(AI)將成為積極的工作激勵因素......在2020年，AI將創(chuàng)造230萬個就業(yè)機會，與此同時也將減少180萬個就業(yè)機會。”Gartner分析師Svetlana Sicular表示：“不幸的是，大多數(shù)災難性的失業(yè)預警都將人工智能與自動化相混淆 ，這掩蓋了人工智能最大的優(yōu)勢——人工智能增強—即將人類智慧與人工智能相結(jié)合，從而實現(xiàn)兩者相輔相成。”*

其中一個用例是決策優(yōu)化。隨著全球市場不斷擴大，工業(yè)復雜性也不斷增加。全球化、創(chuàng)新和競爭都在快速增長，企業(yè)一直面臨以更少的資源及更精簡、更快速的業(yè)務(wù)運營生產(chǎn)或交付更多產(chǎn)品的挑戰(zhàn)?？焖偃蚧钠渲幸粋€后果是全球市場對產(chǎn)品和服務(wù)的需求可能會瞬間變化。設(shè)想有一家制造公司在50個市場銷售產(chǎn)品，如果某一個地區(qū)的原材料價格突然上漲或出現(xiàn)新的貿(mào)易關(guān)稅，那么能夠在短時間內(nèi)調(diào)整需求和定價對該公司而言就至關(guān)重要。對此，人工智能可以同時創(chuàng)建大量因素的概覽，從而幫助您制定如何調(diào)整需求計劃和定價的計劃。歷史數(shù)據(jù)可用于學習制定或提出決策，實現(xiàn)更快、更智能的決策。對于來自多個市場的大量數(shù)據(jù)，可能很難從中確定哪些才是重要的。而人工智能可以幫助您檢測異常情況和模式，并在數(shù)據(jù)點超出特定間隔時發(fā)出警報。這樣，AI就可以自動執(zhí)行一些決策?；谶^去的行為和指定的優(yōu)先級，您的AI增強型商業(yè)軟件可以實現(xiàn)決策優(yōu)化，例如每日為您提供應該采取行動的五大決策清單。

使用人工智能進行異常檢測時，人們將專注于如何管理異常情況的決策，這可能更需要人類特有的素質(zhì)，如判斷人類反應和后果時所需的創(chuàng)造力或同情心。尋找這種平衡來優(yōu)化人類與人工智能的協(xié)同工作對于長期成功實施人工智能戰(zhàn)略至關(guān)重要。

2)人工智能增強型預測性維護和服務(wù)

諸如無人駕駛卡車等關(guān)于人工智能的新聞總是成為熱議。事實上，對于大多數(shù)公司來說，他們更關(guān)注的可能是AI首先會如何影響卡車的維護和維修——通過算法使用傳感器數(shù)據(jù)來提前預測卡車在特定情況下的具體需求，無論當時氣候如何，在開放的道路或是服務(wù)灣。事實上，人工智能將在很多行業(yè)的維護業(yè)務(wù)中扮演重要角色。麥肯錫發(fā)現(xiàn)，對于制造業(yè)務(wù)來說，通過結(jié)合來自高級物聯(lián)網(wǎng)(IoT)傳感器和維護日志以及外部資源的數(shù)據(jù)，人工智能增強型預測性維護可以更好地預測和避免機器故障。資產(chǎn)生產(chǎn)率可能增加20%，同時整體維護成本可能降低約10%。

像制造業(yè)或能源這樣的資產(chǎn)密集型行業(yè)是人工智能的理想應用領(lǐng)域，因為現(xiàn)在大部分關(guān)鍵設(shè)備都配備了大量傳感器，可以生成大量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)則可為構(gòu)建機器學習算法奠定基礎(chǔ)。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，人工智能可以將維護從預防性轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲念A測性。

與具有內(nèi)置AI功能的軟件相關(guān)聯(lián)的生產(chǎn)線或能源工廠不僅可以使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來檢測諸如溫度過高等情況，還可以通過使用機器學習算法，使系統(tǒng)從經(jīng)驗中學習并將這些數(shù)據(jù)連接到生產(chǎn)場景中。例如，當生產(chǎn)線上的溫度水平過高時，這在過去往往需要維護，而現(xiàn)在可通過在企業(yè)軟件中自動創(chuàng)建工單并派遣服務(wù)人員解決問題，而無需任何手動工作。通過添加AI功能，創(chuàng)建AI驅(qū)動的路線調(diào)度解決方案(決策優(yōu)化)，該軟件甚至可以學習如何優(yōu)化員工調(diào)度，從而以最大化的效率為分散在不同地理位置的設(shè)備提供維修服務(wù)。當然，這只是物聯(lián)網(wǎng)、自動化和人工智能如何協(xié)同工作來優(yōu)化預測性維護和服務(wù)的其中一個例子。

3)AI支持的系統(tǒng)交互

目前AI技術(shù)最發(fā)達的領(lǐng)域當屬與人和系統(tǒng)的交互。人工智能語音助手對于許多企業(yè)的內(nèi)外部而言都是一大機會，關(guān)鍵在于將其用于普遍發(fā)生的簡單查詢或處理。這些任務(wù)在本質(zhì)上可能并不復雜，但仍然需要您登錄到應用程序，并在每次執(zhí)行一系列簡短的操作，從長遠來看這需要花費一定時間。

在公司內(nèi)部環(huán)境下，AI聊天機器人有很大的可能讓這個過程變得更加有效，例如當員工生病打電話請假，或者只是想在他們的企業(yè)軟件中查找和訪問某些項目時。通過使用您的語音或聊天功能訪問這些信息并進行操作，可節(jié)省大量時間和成本。增強的人工智能功能可以及時優(yōu)化整個過程，使在未來執(zhí)行任務(wù)的流程變得更加順利和快速。

從外部看，在服務(wù)幫助臺接聽電話是使用AI聊天機器人的一種很自然的方式，因為這些電話通常是簡單的請求，例如創(chuàng)建開放時間或確定工程師何時到達。這種以人工智能為導向的方法將變得越來越重要，不僅在您可以提供的服務(wù)質(zhì)量方面，也適用于服務(wù)提供商技能短缺日益嚴重的情況下。

如今許多聯(lián)絡(luò)中心正致力于開發(fā)全渠道解決方案，將語音、電子郵件、社交媒體和聊天作為聯(lián)系選項，AI功能可幫助確定您的首選聯(lián)系渠道，并指導您在將來更快高效地完成此過程。