数字化转型带来的副产品是对业务应用和解决方案的更多需求。为了满足消费者日益提高的期望并推动企业创新，企业必须跟上最新的技术趋势。

无论您是一家科技公司，还是一家技术驱动型公司，现在可能是时候研究近几年表现出强劲势头的技术——人工智能。

充分利用人工智能创造商业价值

人工智能工具可以帮助分析大型数据集，发现战略洞察力以做出更好的决策，并确定最大化业务价值的行动。机器学习、计算机视觉和自然语言处理等人工智能功能有助于增加利润，为企业提供保持相关性所需的额外推动力。让我们来看看人工智能对企业的一些最重要的价值：

•     计划库存补货——人工智能有助于分析消费者需求并预测购买决策。

•     与客户“交谈”的应用程序——与知识库集成的虚拟助手和聊天机器人有助于增强客户自助服务。

•     将人工输入考虑在内的智能自动化——通过最先进的机器学习算法实现日常任务的智能自动化并提高生产力。

•     使用基于 AI 的预测确定潜在客户的优先级——ML 算法可以预测哪些潜在客户值得花时间，哪些需要关注，哪些可以等待。销售团队可以在不依赖直觉的情况下对潜在客户进行优先排序。

•     延长设备的使用寿命——异常检测和基于人工智能的预测性维护工具可以比传统的故障检测方法更好地防止代价高昂的停机和故障。当设备行为异常时，异常检测工具会提醒用户。

•     改善客户服务——人工智能应用程序可以跟踪客户浏览模式，分析之前的购买历史，并提供个性化的购买选项，以帮助客户找到合适的产品。

•     观察、学习和适应的应用程序——人工智能应用程序不是静态的——它们使用消费者行为的历史数据进行预测，不断发展。

采用人工智能的障碍

即使在疫情之后，人工智能的潜在价值主张也只会增长。借助边缘人工智能、自动化人工智能、人工智能移植、预测性人工智能以及图像识别和视频分析中的人工智能，人工智能为利用突破性数字能力提供了前所未有的机会。

然而，虽然 IT 领导者和决策者认识到 AI 技术的优点，但许多企业仍然无法找到实施方式。人工智能发展是一门高科技的利基工程技术，需求量大，人才储备薄。它需要深入的编码知识、高级软件工程技能和丰富的开发经验。

缺乏 AI/ML 专家、集成专业知识和有效的数据访问给 AI 的采用带来了重大困难。出于这个原因，允许业务用户快速构建模型的用户友好型 AI 平台对于在企业规模部署 AI 非常宝贵。

推动人工智能采用的平台

与 AI 和 ML 技术集成的低代码平台是推动应用程序开发采用 AI 的游戏规则改变者。AI 驱动的低代码平台通过 GUI 上现成的视觉元素简化了应用程序构建过程，使 AI 软件开发更接近业务用户，无需手写代码或 AI 专家。

大多数领先的低代码平台都提供预构建的 AI 模型和简化的工作流程，具有拖放建模和可视化界面等功能，使企业能够有效地对数据进行复杂的预测和分析。

什么是低代码 AI 平台？

低代码 AI 平台可让您构建智能业务应用程序，几乎不需要编码和 AI 的力量。低代码 AI 构建器使无代码基础的开发人员更容易访问深度学习，使您无需编写代码即可快速实施和测试 AI 模型，并立即创建智能解决方案。

低代码有助于实现对 AI 功能的民主化访问，通过预测性建议增强现有工程流程，并为更直观的应用程序提供代码改进机会。

低代码 AI 平台的好处

使用织信Informat 低代码平台进行 AI 开发的企业的好处：

•     允许非 AI 专家从预定义组件创建 AI 应用程序的机器学习功能

•     低代码解决方案的灵活性和应用程序的轻松定制

•     直观的可视图形用户界面，带有现成的元素，用于简化应用程序开发

•     该平台充当无代码基础开发者和人工智能开发之间的桥梁

•     解决方案开发速度和上市时间更短

•     开发成本大幅降低，易于创建低代码应用

在 AI 应用程序构建平台中寻找什么

毫无疑问，人工智能将继续存在，企业已经开始将人工智能软件用于从处理社交媒体数据到加强客户关系参与的方方面面。

以下是您应该在 AI 平台上寻找的一些基本功能，以满足您业务的特定需求：

•     跨平台应用开发能力

•     深度学习能力，如图像和语音识别

•     使用可视化建模实践的手动流程的流程自动化功能

•     运营预测能力，对从购买到医疗决策的所有事情进行预测

•     聊天机器人通过文本或语音对话与客户沟通

•     适应您的业务环境的机器学习算法

关于数据驱动的决策

在全球转向数字解决方案的过程中，大多数公司都面临着一些阻碍业务发展的共同障碍——其中最值得注意的是错误的决策。

数据（客户信息、产品、运营、支持、营销、其他互连系统）的爆炸式增长伴随着商业环境的大量变化，而企业往往无法有效应对。当整个企业大规模做出次优决策时，它会产生可能导致巨大挫折的限制。

低代码 AI 应用程序构建器，如 织信Informat，可以帮助数据专家快速创建智能应用程序，帮助识别趋势/模式并为分析和决策生成洞察力。

接下来？  

Gartner 预计，到 2025 年，由于快速的 AI 编排计划，70% 的组织将拥有可操作的 AI 架构。虽然机器学习、计算机视觉、聊天机器人和边缘 AI 的进步推动了人工智能的采用，但正是这些趋势仍然主导着Gartner 的周期。

随着人工智能继续变得更加智能，为越来越多的企业、应用程序和设备提供动力，并简化消费者的日常生活，它正在稳步成为未来应用程序开发领域的核心基础。