人工智能 (AI) 正在迅速从试验台走向企业数据架构 (EDA) 的主流。 但是，即使组织对数字经济的游戏规则改变者感到满意，重要的是要记住，这种转变仅处于起步阶段，最终结果仍然有许多可能性，无论是积极的还是消极的， 现在几乎无法想象。
那么，对于许多组织来说，问题仍然存在：人工智能现在能做什么，我们对未来有什么期望？
会说话的情报
也许 AI 对企业的最大影响不是它如何重新架构或将出现哪些新服务和功能，而是知识劳动力的角色和职责将发生哪些变化。
Net Technologies 首席执行官 Abhishek Rungta 最近告诉福布斯，我们可以预期人工智能几乎会影响工作场所的方方面面。 当然，自动化将是其中的重要组成部分，但这并不是唯一的好处。 更深刻的变化将是人工智能改变我们与数据生态系统交互方式的方式。
人工智能将不再花费我们的时间在无休止的提示和菜单中打字和点击，而是创建一个更具对话性的用户界面——一些人已经称之为“环境计算”——它将在办公室、家里以及两者之间的任何地方都可用。
自然语言处理 (NLP) 开发商 Kyndi 的创始人兼首席执行官 Ryan Welsh 表示，我们有望在未来一年朝着这个方向取得重大进展。 到目前为止，人工智能已经成为一个神秘的他者——它会颠覆一切，但没有人确切地知道何时或如何。 到 2024 年底，我们应该会开始看到人类和 AI 合作提升企业绩效并创造新机会的具体例子。
这一进程的一个关键促成因素将是创建一个集中的机构知识库，可以在广泛的过程和主题领域中加以利用。 这应该在业务部门之间建立更紧密的凝聚力，以实现关键的组织目标。
想象这样一个世界，在这个世界中，销售、产品开发和客户支持齐心协力，不仅可以解决大多数客户的需求，还可以通过人工智能驱动的自助工具和自动反馈循环来解决个人的担忧。 （另请阅读：超级自动化可以实现什么。）
当然，这一切都不会自行发生。 为了全面实施 AI 驱动型企业，自上而下的高管必须致力于其执行，但前提是制定明确的战略计划，根据 AI 的展示能力制定现实的路线图。
这个版本的“AI 2.0”，用 eWeek 的编辑人员的话来说，将超越数据科学家的单一领域，发展成为一个全体员工都可以访问的更加民主化的。
在此过程中，我们还应该看到人工智能本身从机器学习 (ML) 演变为机器推理。 通过使用各种建模技术，包括半监督和完全自我监督，组织应该能够推动 AI 超越简单的自动化，以更细致地理解数据和用户交互，最终更准确地理解行为和其他 现象。 （另请阅读：了解机器学习中的自我监督学习。）
这就是我们开始跨越人类和人工智能之间界限的地方，这样我们就可以依靠机器来解释更复杂、更关键的系统和环境。
人工智能解决方案的正确位置
然而，尽管如此，可以公平地说，人工智能不会完全接管企业的所有方面，至少在短期内不会。 ServiceNow 的首席 AI 官 Vijay Narayana 认为，真正加速运营的唯一方法是让 AI 处理正确的问题。
目前，人工智能有望影响三个关键领域：
过程自动化。
辅助人工智能。
自动化发现。
这些应用程序中的每一个都旨在减轻人类操作员的负担，以便他们可以专注于更高级别的任务并全面提高生产力。
在福布斯，Bernard Marr 确定了 10 个适合 AI 集成的领域。 他们包括范围广泛的部门，包括销售和市场营销、会计和财务，以及客户联络中心和客户体验。
很容易看出 AI 很快将在哪些方面成为开展业务不可或缺的一部分。 例如，在 HR 中，流程自动化可以对传入的请求或事件进行分类，以便代理可以处理它们。 在数据中心管理中，AI 助手可以处理来自服务器、网络、服务和应用程序的大量日志数据，以保持一致的操作。
结论
人工智能无疑将深刻地改善企业功能状态，但与前几代技术不同，它不仅仅是一个可以部署和启动的。 相反，它代表了一种向更精简的数据生态系统过渡的方法——这是多年来一直在进行的更广泛的数字化转型的一部分。 （另请阅读：为什么“数字化转型”不再正确。）
但就像任何技术一样，你从 AI 中得到了你投入的东西。 这意味着企业不仅要关注 AI 接收的数据或它执行的任务，还要关注它在新兴数字架构中的整体地位，这些架构很快将支撑我们的个人和职业生活。
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