2019年Gartner人工智能炒作周期的主要趋势

增强情报

增强智能是以人为本的伙伴关系模式人类和人工智能一起工作提高认知能力。它侧重于人工智能在提高人类能力方面的辅助作用。人工智能与人互动并改进他们已经知道的东西，可以减少错误和日常工作，并可以改善客户互动、公民服务和患者护理。的目标增强智能将在自动化方面提高效率，同时与人性化和常识相辅相成，以管理决策自动化的风险。

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聊天机器人

聊天机器人是人工智能的代表，影响着人类之间交流的所有领域，比如汽车制造商KIA每周与11.5万名用户对话，或者Lidl的Winebot Margot它提供了购买葡萄酒的指导和食物搭配的技巧。聊天机器人可以是基于文本或语音的，也可以是两者的结合，并依赖于涉及少数人的脚本响应。常见的应用存在于人力资源、IT帮助台和自助服务领域，但聊天机器人已经在客户服务领域产生了最大的影响，尤其是改变了客户服务的方式。从“用户学习界面”到“聊天机器人正在学习用户想要的东西”的变化，意味着对工作场所内的入职、生产力和培训有更大的影响。

机器学习

机器学习可以解决商业问题，如个性化客户服务、供应链建议、动态定价、医疗诊断或反洗钱。ML使用数学模型从数据中提取知识和模式。随着组织遭遇数据量的指数级增长和计算基础设施的进步，ML的采用正在增加。目前，机器学习被用于多个领域和行业，以推动改进并为业务问题找到新的解决方案。美国运通使用数据分析和ML算法来帮助近实时检测欺诈，以节省数百万美元的损失。沃尔沃使用数据帮助预测零部件何时可能失效或车辆何时需要维修，提高车辆安全性。

人工智能管理

组织不应忽视人工智能治理。他们需要意识到潜在的监管和声誉风险。“人工智能治理是制定政策的过程，以消除与人工智能相关的偏见、歧视和人工智能的其他负面影响，”西库勒说。

“确定数据源和算法的透明度要求，以降低风险并增强信心”

为了发展人工智能治理，数据和分析领导者和首席信息官应该关注三个领域:信任、透明度和多样性。他们需要关注对数据源和人工智能成果的信任，以确保人工智能的成功采用。他们还需要确定数据源和算法的透明度要求，以降低风险，增强对人工智能的信心。他们应该确保数据、算法和观点多样性，以追求人工智能伦理和准确性。

智能应用程序

大多数组织对获得人工智能功能的偏好正在转变，倾向于将其用于企业应用程序。智能应用程序是具有嵌入式或集成AI技术的企业应用程序，通过智能自动化、数据驱动的洞察和指导性建议来支持或取代基于人类的活动，以提高生产力和决策制定。如今，企业应用程序提供商正在其产品中嵌入人工智能技术，并引入人工智能平台功能——从企业资源规划到客户关系管理，再到人力资本管理，再到劳动力生产率应用程序。首席信息官们应该向他们的打包软件提供商提出挑战，要求他们在产品路线图中概述如何将人工智能结合起来，以高级分析、智能流程和高级用户体验的形式增加业务价值。

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