在过去的十年中，出现了几项令人兴奋的技术。人工智能（AI）、物联网（IoT）、机器人和区块链等技术重塑了行业和消费者的生活。
然而，在我看来，其中人工智能无疑抢走了风头。模仿人类智能的系统正在重新定义工作环境，并彻底改变组织与目标受众的互动方式。今天，人工智能技术至少可以在大多数现代行业中以有限的能力被发现。
随着商业领袖（以及消费者）越来越习惯于人工智能，一些与人工智能相关的使用趋势已经开始出现了。组织领导人、利益相关者和关键决策者在追求数字化转型和企业自动化举措时应该了解这些趋势。
以下是我对六大趋势的预测，我相信这些趋势将在未来十年重塑专业生态系统。
1. 文档AI将优化处理效率
文档 AI 技术也称为智能文档处理 （IDP），它允许企业将冗余的数据输入过程自动化。文档 AI 解决方案利用 AI 和机器学习来促进从发票、索赔、表格和合同等文档中提取数据，并对数据进行分类。
在处理过程中，文档 AI 解决方案将半结构化和非结构化文档转换为业务可用于指导决策的有组织的信息或结构化数据。此外，IDP技术也作为交付工具发挥作用。它们将新的结构化信息直接传输到所需的iPaaS、ERP或其他平台。
2. 低代码和无代码技术将使开发更容易获得
几十年来，编码语言使得进入软件开发领域的门槛非常高。如今，自动化远远超出了IT部门的范围，企业用户对优化或创新其流程有很大的需求。
因此，许多企业不得不向外部实体寻求帮助或雇用专业人员团队。这两种解决方案都不是务实、高效或具有成本效益的。鉴于这些事实，低代码和无代码AI技术在几乎每个行业的组织中都获得了如此多的吸引力也就不足为奇了。
3. 终端用户技术将使人工智能民主化
关于是什么导致了数据科学和分析等领域的技能差距，对数字化转型计划产生了负面影响，已经有了很多争论。
即使企业能够找到高质量的数据科学候选人，这些人也要付出高昂的代价。如果说有哪个专业群体拥有准确衡量其在稀缺人才库中的价值的技能和能力，那就是数据科学家，这就是为什么这些人中的许多人要求高薪。
对企业来说，幸运的是，如上所述，使用低代码和无代码技术实现人工智能的民主化是一种趋势。这有助于人工智能的民主化和广泛使用。随着这些技术变得更加完善，企业可以利用它们来帮助缩小技能差距，依靠他们现有的团队，而不是依赖难以找到的数据科学家。
4.AI将为更多的数据共享铺平道路
如今，现代企业正在收集史无前例的大量数据。如果企业能够找到一种方法来组织和分配这些数据，他们可以利用这些数据来获得有价值的见解并指导决策。人工智能技术提高了一个组织处理数据的能力，并帮助分享从其分析中得出的见解。
最近保护消费者隐私的举措推动了人工智能辅助数据共享的趋势。例如，搜索引擎正在禁止第三方cookies，各国政府已经通过了全面的隐私立法，如欧盟的《通用数据保护条例》，这些举措限制了企业收集和传播数据的能力。
企业也被允许分享数据，只要他们尊重适用法律所规定的数据主体的权利。与人工智能工具共享数据可以为企业提供对目标受众更完整的洞察力，并填补了第三方cookie禁令所造成的空白。
5.AI生成内容的软件将成为常态
最新的AI软件也可以生成内容。例如，Capterra 2022 年的一项人工智能研究发现，33% 的营销人员正在使用基于 AI 的软件进行文案或内容生成，其中82%的人表示由人工智能或ML软件生成的内容与人类生成的内容一样好（或更好！）。
使用此“生成内容”软件，用户可以选择一个主题或类别，然后将此信息输入界面。几乎是瞬间，人工智能平台将根据提供的信息生成定制内容。
人工智能平台通过分析数千种不同的图像、文本和其他媒体，然后生成反映分析数据的内容来实现这一点。该软件试图模仿它在分析过程中“观察到”的美学效果。
6. 企业将在自动化和增强功能之间实现平衡
人工智能技术在过去几年中呈指数级发展。然而，技术仍在努力实现自动化和增强之间的完美平衡。
现代人工智能技术的设计是为了减少对人类输入的需求。反过来，这也增加了组织的敏捷性，并使运营效率最大化。但是仍然需要一些人力投入，至少目前是这样。例如，即使是人工智能生成的内容，在输入信息时也需要人工干预。人工智能是企业和内容创造者的助手。
在未来几年，企业将学会如何平衡这两者。他们将使用人工智能解决方案来实现大多数冗余流程的自动化，同时仍然通过战略性的人力增强来引导这些技术的方向。
向前迈出下一步
如果你的组织正在探索如何提升其数字化转型的努力和推动效率，你应该考虑利用这些人工智能趋势。成功地利用这些趋势中的任何一个，都可以帮助你的组织优化其竞争优势，同时也提升其增长轨迹。