多年来，人工智能(AI)已成为企业应用程序(EA)的核心组件，并成为成功业务战略的关键决定因素。借助AI最近在公司生态系统中的干预措施，企业现在可以在更短的时间内完成更多工作，创建引人入胜的个性化客户体验，但最重要的是，预测业务成果以提高盈利能力。
最近的一项调查显示，人工智能技术已广泛集成到大型零售，供应链，法律，金融和IT公司中。根据麦肯锡全球研究院(MGI)2017年的一份报告，2016年，亚马逊，苹果，IBM，谷歌和微软等科技巨头在基于AI的技术上花费了约300亿美元，其中90%以上的预算用于研究和开发。部署。
该研究还揭示了在当今行业推动AI发展的三个主要因素。
经济实惠的高性能计算池
云中大量的商品计算池使您可以轻松访问低成本，高性能的计算能力。在此开发之前，非基于云和成本过高的系统是唯一可用于AI的计算环境。
大量数据可用
训练AI进行企业级预测需要大量数据。借助用于标记数据，可访问性和可负担性存储过程的专用应用程序的可用性，组织现在可以根据其特定环境处理结构化和非结构化数据，以训练AI算法。
全球AI企业应用程序的使用日益增加
企业已经开始对通过基于AI的企业应用程序获得竞争优势表现出浓厚的兴趣。市场上最流行的应用程序包括在线购物和付款处理，计算机计费系统，销售人员自动化，流程管理，IT合规性，办公室生产力套件和资源计划。由于这种进步的软件，到2025年，基于AI的企业应用程序的收入预计将增长到312亿美元。
但是，人工智能以多种形式体现，从机器学习和自然语言处理到优化操作和企业应用程序。最近，许多公司都在朝着更先进的AI工具版本发展，以改善其业务战略并简化其公司运营。这通常需要深度学习企业软件，即可以完全自己得出结论的应用程序。此类AI企业应用程序正在积极地推广到在线平台，以通过做出超越人类认知性能的实时决策来提高业务运营效率。
企业应用中的自适应智能
人工智能还可以以前所未有的规模感知数据。这就是自适应智能的用武之地。自适应智能是人工智能的一个子集，它充当AI和机器学习的分析层，并充当人类认知与机器自动化的交集。随着自适应智能企业应用程序部署的不断增加，组织现在可以通过将决策科学和可伸缩计算基础架构的潜力与实时内部和外部数据相结合来做出更好的业务决策。
因此，从未来的角度来看，应该在企业应用程序中将自适应数据库替换为人工喂养的数据库。
自适应智能企业应用程序可以通过自动化，云数据和预测报告来模仿独立的想法，从而帮助企业获得更快的价值实现时间，提高生产率，最小化成本并改善商家与客户之间的关系。
此类EA能够识别数据中的模式，提供预测并自动执行复杂或平凡的任务。他们的部署有可能重新编码业务人机工程学，使企业能够集成更智能的公司模型并重新培训其员工技能，从而获得更高的性能和更高的收益。此外，将自适应智能EA添加到传统业务流程中的组织可以通过为其产品和服务添加独特的价值主张，来极大地改善用户体验并产生引人注目的接触点。
尽管AI具有不可估量的力量，但许多组织，公司和企业尚未意识到机器学习和决策管理的全部潜力。为什么?具有讽刺意味的是，问题的大部分在于人民。缺乏企业创新和效率低下的工作流程可能会损害任何企业的面值。相对而言，很少有公司拥有必要的内部人才和专业知识来设计，构建和部署具有AI功能的解决方案。
即使如此，人工智能正在逐步发展成为当代应用程序的关键要素。尽管存在中间障碍，但大型企业仍在AI技术上进行大量投资，以为中小型企业在未来利用其无数收益的道路铺平道路。