AI，IOT和数字转型的关键考虑因素
人工智能，事物互联网和数字化转型一直是去年的受欢迎。快速扫描您最喜爱的技术出版物可能导致多个故事涵盖全球各地的公司所有三个概念。
最近，AI已经推动了大部分兴奋。根据最近的调查在麻省理工学院斯隆管理集团(MIT Sloan Management Group)的调查中，近90%的企业高管认为，人工智能将在不久的将来成为一个关键的竞争优势，帮助他们探索新的机遇和潜在的收入来源。然而，还有很多问题悬而未决——这些受访者中只有不到五分之二的人甚至有了人工智能战略，而只有16%的人首先了解人工智能开发的成本。
当然，谈到人工智能，我们很难不谈到机器学习。作为当前流行的人工智能应用，全球许多公司都在尝试寻找方法，应用机器学习提供智能，从而促进其业务。但是，由于数据科学生命周期复杂且资源密集型，大多数组织都无法做到这一点。那么，为什么不把AI应用到AI上，减少昂贵而稀缺的人力资源的数量呢?这种方法可以有效地民主化机器学习，使其在整个公司标准化，并使更多的人可以使用它。事实上，像优步这样的商业巨头已经在这么做了采取这种方法。
物联网是机器学习和人工智能狂热的关键驱动因素。随着机器和人类每天产生的大量数据变得难以管理，利用这些信息变得越来越困难，而联网传感器的激增只会进一步加大赌注。在没有人工智能和机器学习的情况下，从这些数据中寻找答案是非常困难的，还会给企业带来问题想要使用他们的数据。
在许多业务举措的最前沿进行数字转型，将AI应用于IOT可以帮助推动许多公司希望实现的创新和业务效果。应用正确，公司可以通过使用这些数字技术来改变他们通过这些数字技术实现关键竞争差异化的方式。
在这方面，一些行业比其他行业更积极，在星座研究中最好观察到最近发布了“业务转型150这份榜单表彰了一些全球数字转型的领导者，他们拥有创造性的颠覆性思维和实验性技术，并在自己的公司中引领了数字举措。榜单上近四分之一的人来自制造业，考虑到制造业是使用物联网数据推动机器学习和人工智能计划的先驱之一，这一点也不奇怪。
今天的数字趋势的融合以及它对你的意义
AI，IOT，数字转型 - 这些关键概念对于在不久的将来的企业成功，如果他们还没有。商业领袖已经看到他们可以获得的潜在优势利用ai现在，他们只需要设计出正确的方法。这是从高层开始的，这也是为什么很多组织会创建卓越中心或增加新职位的原因之一，比如首席流动官(chief mobility officer)等首席数据官员。可能是时候拓宽了一些组织通过主要数字官员进行的，但定义和范围取决于业务优先事项。无论如何，根据您的数字目标确定组织结构和执行领导 - 包括IOT的作用，它有意义。
数字转型对很多不同的行业意味着很多不同的东西。虽然有人认为，这些努力是为了改善客户的基本体验，但这并不意味着数字转型不会影响幕后运营。物联网、机器学习、人工智能——这些技术都以这样或那样的方式触及客户体验，无论是通过加快生产时间、改进产品设计、简化客户服务或其他任何方式。
IOT仍然是一个关键驾驶员，将来会影响几乎每个行业。无论您是如何跟踪包装，因为它们被运输或寻求识别机器性能异常，都能够收集和排序所有这些数据，然后按照成功的方式行事。数据位于AI的基础上，因此希望利用这些技术的企业需要学习如何有效地管理和使用他们的数据。
虽然制造业在这个空间中的开拓进步，但其他行业应该将它们用作案例研究并通过示例学习。从数字角度来看，许多商业领导者在他们塑造自己的策略时，许多商业领袖倾向于如此 - 他们对自己的部门做出反应并模仿领导者。但是，在这样的时间快速移动的数字创新在美国，最好的方法通常是寻找行业之外的东西，在那里你可以找到新的见解和策略。在工业4.0革命的推动下，制造业已经做了很多早期数字化转型的基础工作。对于其他行业来说，这是一个不错的起点——尤其是那些大量使用需要优化和有效管理的机器的行业。然后，您可以将这些工作扩展到其他预测用例。
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