可以肯定的是，圍繞“人工智能(AI)驅動的技術是否會讓人類變得多余”的爭論已經被適當地平息了，至少在這個聽眾中是這樣。這就開啟了一系列令人興奮的思想和概念交流，以利用人工智能推動的數字轉型的潛力，在商業上取得成功。今天，來自傳統行業和新興行業的公司都在為數字化轉型描繪自己的愿望。雖然這一轉變的目標早于大流行，但過去15個月無疑加快了這一進程。不過，這場革命的種子是在世紀之交播下的。

早期跡象

作為一個基本的例子，熙熙攘攘的初創企業領域將提供令人吃驚的數據，表明初創企業達到令人向往的獨角獸(Unicorn)地位所需的時間正逐年減少。Naukri.com(1997)花了16年，Flipkart(2007)用了不到9年，Oyo(2013)用了不到6年。讓我來大膽猜測一下，新公司是如何能夠更快地實現同樣的結果的——運用一系列強大的技術工具，幫助他們用更少的資源實現更多的目標。

讓數據為您服務

如今，公司和領導者在競爭激烈的市場中運營，必須以極快的速度做出決策。人工智能等智能技術的早期采用被認為使公司能夠在這些快速發展的商業環境中實現數字化轉型。

數據是新的石油，不斷剪切。但是，數據分析師手中的非結構化、碎片化、難以理解的數據，就像把樹皮給打印機一樣有效。如果簡單的算法將數據置于預先設計的標準格式基礎上，從而更容易閱讀、理解、解構和得出結論，那么分析師的時間和精力可能會被明智地花費。雖然企業界似乎非常重視數據收集，但使用工具進行分析卻極為罕見。客戶管理系統、萬維網和社交媒體等數據整理矩陣為開發強大的預測分析模型提供了充足的空間，可以幫助增強客戶體驗，無論客戶在哪個行業運營。

設計解決方案

那么仍然存在的緊迫問題是，在這個競爭激烈且充滿活力的環境中，我們如何才能最好地利用技術為利益相關者創造價值——我們如何在數字世界中構建人性化的解決方案?

客戶體驗、公司文化、業務流程和產品創新不斷受到關注，而人工智能正在協助這種轉變。媒體、零售、技術、汽車、發電——一些正在利用數字化轉型力量的行業。

首先，人工智能甚至改變了我們在線主持會議的方式。自動化日程安排、面部識別、電話轉錄等工具，使得冗余的日常工作占用了個人的時間。技術不僅能更快地完成任務，而且還能24小時不間斷地工作。因此，在各個領域，人工智能正在自動化日常的認知任務。

傳媒業已從中獲益，如自動生成的銷售報告、針對品牌的定制社交媒體聊天報道、了解消費者對話或反饋、活動表現等。另一方面，在教育部門，它幫助解決了耗時的評分過程和純基于數據的成績比較等其他方面。與純統計方法相比，包括人工智能、機器學習(ML)和自然語言處理(NLP)在內的認知技術具有雙重優勢——一是編譯過程沒有偏見，二是通過每次用戶交互進行學習和改進。它將隨機的非結構化數據轉化為一個經過深思熟慮的、有計劃的和精心策劃的數據庫，可以根據需求加以利用。

內容定制是將人工智能融入業務流程技術的另一個關鍵優勢。無論是我們引用的社交媒體頁面還是新聞網站，它們都會自行調整以拋出我們最常參與的內容。元數據標記在媒體空間中實現了這一點。同樣，教育部門通過精心設計的算法來實現這一點，該算法根據我們過去的回答來衡量我們的熟練程度，并提出問題或信息，從而使產品與用戶兼容。

自動化管理任務是將人工智能融入業務流程的另一大好處。留在教育部門，“教師參與非教學活動及其對教育的影響”，國家教育和行政研究所(NUEPA)2018年的一份報告強調，該國的政府教師僅花費了19.1%他們在教學中的工作時間，而其余時間則分配在非教學核心活動、非教學學校相關活動和其他部門活動之間。通過部署正確的技術工具，這種二分法很容易解決。在在線學習中部署人工智能并不能替代我們的教師;它只會幫助教師衡量與每個學生的理解和差距。這允許根據每個學生的能力設計定制的課程計劃和課程。

從行業中汲取的經驗促成了最近啟動的高級數字化轉型計劃(ADTP)計劃，該計劃由Results&Outcomes與MICA共同策劃，面向M&E行業的專業人士。不斷發展的數字化轉型需求正在重新思考品牌和企業之間的營銷策略、數據分析和客戶關系管理。該課程由經驗豐富的行業專業人士創建和授課，旨在為專業人士順利過渡，賦予他們所需的技能和實際應用知識，確保他們在這個數字化轉型的世界中茁壯成長。

數據點燃業務，猶如石油

在我們發現自己高度重視準確性和速度的時代——兩者都沒有商量余地。為了促進這種轉變，通過采用智能技術開辟新天地似乎是不可避免的。

簡化復雜的業務流程、改進客戶行為趨勢的智能、通過包括游戲化和虛擬現實在內的工具提高客戶參與度、持續的后端產品檢查和維護——這些只是智能技術平穩運行、釋放寶貴人力資源的部分任務時間和思維空間來執行復雜的分析任務，例如頭腦風暴、研究和創新。

盡管應用程序和聊天機器人等配備人工智能的技術受到了很多質疑，但它作為數字轉型推動者的角色是被接受的。在結束之前，我想留給大家的是明智地投資于可靠的數據策略。如果沒有明確定義的數據策略，思考人工智能是毫無意義的。