可以肯定的是，围绕“人工智能(AI)驱动的技术是否会让人类变得多余”的争论已经被适当地平息了，至少在这个听众中是这样。这就开启了一系列令人兴奋的思想和概念交流，以利用人工智能推动的数字转型的潜力，在商业上取得成功。今天，来自传统行业和新兴行业的公司都在为数字化转型描绘自己的愿望。虽然这一转变的目标早于大流行，但过去15个月无疑加快了这一进程。不过，这场革命的种子是在世纪之交播下的。
早期迹象
作为一个基本的例子，熙熙攘攘的初创企业领域将提供令人吃惊的数据，表明初创企业达到令人向往的独角兽(Unicorn)地位所需的时间正逐年减少。Naukri.com(1997)花了16年，Flipkart(2007)用了不到9年，Oyo(2013)用了不到6年。让我来大胆猜测一下，新公司是如何能够更快地实现同样的结果的——运用一系列强大的技术工具，帮助他们用更少的资源实现更多的目标。
让数据为您服务
如今，公司和领导者在竞争激烈的市场中运营，必须以极快的速度做出决策。人工智能等智能技术的早期采用被认为使公司能够在这些快速发展的商业环境中实现数字化转型。
数据是新的石油，不断剪切。但是，数据分析师手中的非结构化、碎片化、难以理解的数据，就像把树皮给打印机一样有效。如果简单的算法将数据置于预先设计的标准格式基础上，从而更容易阅读、理解、解构和得出结论，那么分析师的时间和精力可能会被明智地花费。虽然企业界似乎非常重视数据收集，但使用工具进行分析却极为罕见。客户管理系统、万维网和社交媒体等数据整理矩阵为开发强大的预测分析模型提供了充足的空间，可以帮助增强客户体验，无论客户在哪个行业运营。
设计解决方案
那么仍然存在的紧迫问题是，在这个竞争激烈且充满活力的环境中，我们如何才能最好地利用技术为利益相关者创造价值——我们如何在数字世界中构建人性化的解决方案?
客户体验、公司文化、业务流程和产品创新不断受到关注，而人工智能正在协助这种转变。媒体、零售、技术、汽车、发电——一些正在利用数字化转型力量的行业。
首先，人工智能甚至改变了我们在线主持会议的方式。自动化日程安排、面部识别、电话转录等工具，使得冗余的日常工作占用了个人的时间。技术不仅能更快地完成任务，而且还能24小时不间断地工作。因此，在各个领域，人工智能正在自动化日常的认知任务。
传媒业已从中获益，如自动生成的销售报告、针对品牌的定制社交媒体聊天报道、了解消费者对话或反馈、活动表现等。另一方面，在教育部门，它帮助解决了耗时的评分过程和纯基于数据的成绩比较等其他方面。与纯统计方法相比，包括人工智能、机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)在内的认知技术具有双重优势——一是编译过程没有偏见，二是通过每次用户交互进行学习和改进。它将随机的非结构化数据转化为一个经过深思熟虑的、有计划的和精心策划的数据库，可以根据需求加以利用。
内容定制是将人工智能融入业务流程技术的另一个关键优势。无论是我们引用的社交媒体页面还是新闻网站，它们都会自行调整以抛出我们最常参与的内容。元数据标记在媒体空间中实现了这一点。同样，教育部门通过精心设计的算法来实现这一点，该算法根据我们过去的回答来衡量我们的熟练程度，并提出问题或信息，从而使产品与用户兼容。
自动化管理任务是将人工智能融入业务流程的另一大好处。留在教育部门，“教师参与非教学活动及其对教育的影响”，国家教育和行政研究所(NUEPA)2018年的一份报告强调，该国的政府教师仅花费了19.1%他们在教学中的工作时间，而其余时间则分配在非教学核心活动、非教学学校相关活动和其他部门活动之间。通过部署正确的技术工具，这种二分法很容易解决。在在线学习中部署人工智能并不能替代我们的教师;它只会帮助教师衡量与每个学生的理解和差距。这允许根据每个学生的能力设计定制的课程计划和课程。
从行业中汲取的经验促成了最近启动的高级数字化转型计划(ADTP)计划，该计划由Results&Outcomes与MICA共同策划，面向M&E行业的专业人士。不断发展的数字化转型需求正在重新思考品牌和企业之间的营销策略、数据分析和客户关系管理。该课程由经验丰富的行业专业人士创建和授课，旨在为专业人士顺利过渡，赋予他们所需的技能和实际应用知识，确保他们在这个数字化转型的世界中茁壮成长。
数据点燃业务，犹如石油
在我们发现自己高度重视准确性和速度的时代——两者都没有商量余地。为了促进这种转变，通过采用智能技术开辟新天地似乎是不可避免的。
简化复杂的业务流程、改进客户行为趋势的智能、通过包括游戏化和虚拟现实在内的工具提高客户参与度、持续的后端产品检查和维护——这些只是智能技术平稳运行、释放宝贵人力资源的部分任务时间和思维空间来执行复杂的分析任务，例如头脑风暴、研究和创新。
尽管应用程序和聊天机器人等配备人工智能的技术受到了很多质疑，但它作为数字转型推动者的角色是被接受的。在结束之前，我想留给大家的是明智地投资于可靠的数据策略。如果没有明确定义的数据策略，思考人工智能是毫无意义的。
