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　　2022年将是人工智能从实验到成熟的必不可少的一年。凯捷公司北美地区洞察与数据业务执行副总裁Jerry Kurtz表示：“企业的重点将更多地转向支持人工智能的转型，通过以业务为中心的解决方案来解决更重要的业务问题。人工智能是一种推动力，而概念验证和科学项目的时代即将结束。预计到2022年，人工智能的参与将更具战略意义和更加关键，其重点是长期可扩展性。”
 

　　这将为大多数首席信息官带来挑战。相对来说，许多企业IT组织在采用人工智能方面都是新手。Everest集团的合伙人Yugal Joshi表示：“人工智能的采用继续获得驱动力，但仍处于起步阶段。首席信息官面临的一个关键挑战是确保他们投资于能够提供最大投资回报的正确用例，尤其是因为人工智能的适用性非常广泛。”
 

　　值得关注的人工智能趋势
 

　　在这种背景下，2022年IT领导者需要关注人工智能领域的许多发展趋势。
 

　　(1)构建灵活的数据管道
 

　　大多数企业都处于人工智能之旅的早期阶段。与谷歌公司或Facebook公司不同，他们将大部分时间和资源都用于处理数据。他们需要建立现代数据管道。
 

　　West Monroe公司高级技术合伙人Erik Brown说，“大多数人工智能模型都渴望采用大量数据，企业需要构建灵活的数据管道，这些管道可以发展以支持数千个来源，整合结构化和非结构化数据，并以有意义和可靠的方式将其提供给数据科学家。必须补充传统的ETL(提取、转换和加载)和关系存储以实现更具可扩展性的数据湖，并且在许多情况下，必须提供数据流以进行实时处理。”
 

　　(2)自动化流程发现促进RPA工作
 

　　未来的业务将会精简。企业领导者可以使用新的流程发现技术可视化其组织的自动化潜力。ISG公司总监Wayne Butterfield表示：“这些技术不仅仅专注于自动化机会，它们将提供任何其他方式无法获得的与流程相关的洞察力。流程挖掘、任务挖掘和新兴的对话挖掘需要获得激励，为企业提供更多自主的方法来开发机器人流程自动化(RPA)管道。这些技术将真正在2022年脱颖而出，并在这一过程中扩大智能自动化的使用。”
 

　　(3)人工智能支持有效的供应链
 

　　智能供应链应用应该成为未来的规则而不是例外。Kurtz说，“从供需规划到数字制造和物流，2022年的供应链将需要不断转型，支持人工智能，最重要的是考虑到最近的中断，需要面向未来发展。”
 

　　(4)面向客户的人工智能向前推进
 

　　Everest集团的Joshi说：“新冠疫情使人工智能在虚拟代理等面向客户的角色中的应用有所增加。这种情况将会持续下去，但用例会更加成熟和复杂。”
 

　　(5)自然语言生成(NLG)成为主流
 

　　OpenAI最近推出了GPT-3大型语言模型，该模型已经被数百个应用程序使用，可通过API获得。公开的自然语言生成(NLG)功能示例GPT-3可用于需要深入理解语言的应用程序，从将自然语言转换为软件代码到生成问题的答案。
 

　　ISG公司的Butterfield说，“自然语言生成(NLG)过去专注于将数字数据转化为基于文本的洞察力，现在正在从基于文本的数据点生成文本，并开始改变创意写作的游戏规则。其可能性是无穷无尽的，GPT3还被用于为自然语言处理(NLP)创建独特的训练数据集，在对话式人工智能平台中实时生成独特的响应，该功能甚至被用于生成软件代码。2022年应该会看到自然语言生成(NLG)的更多用途，并真正普及。”
 

　　(6)人才短缺威胁技术进步
 

　　鉴于人工智能领域的发展速度如此之快，有效的人才管理已成为企业IT组织的战略差异化因素。凯捷公司的Kurtz说：“这将需要包括世界级的招聘和保留相关举措，以促进包容性和终身学习文化。对于拥有人工智能技能的人员来说，市场的竞争从未如此激烈，而且这种趋势可能会在未来几年持续下去。因此，战略合作伙伴关系也将成为跨组织和行业的关键。”
 

　　(7)人工智能改变IT生产力
 

　　未来日益复杂和强大的IT环境对于技术专业人员来说无法单独管理。Everest 集团的Joshi说，“另一个增加人工智能应用的领域将是管理首席信息官正在构建的现代系统。这些系统不能只由人类管理。这些系统所需的可观察性、干预性和深度分析将支持人工智能。”Joshi正在寻找实时、可操作的干预措施。
 

　　鉴于人工智能的进步，首席信息官也期待在应用程序开发方面提供帮助。Joshi说，“在2022年，首席信息官还将开始评估人工智能在工程组织中的适用性，以从根本上改变开发人员的生产力。”他指出，人工智能在IT环境中的应用已经研究了很长时间，最近取得了有意义的进展。