IT基础设施中的人工智能可以改变工作的方式

如今，减少人工智能的宣传和炒作已成为IT领导者的主要工作。提供有关人工智能在何处以及如何将其添加到IT基础设施的深入指南将会提供帮助。

很多技术提供商正在投入巨资，将人工智能技术应用到他们的产品和服务中。很多媒体一直在宣传企业将人工智能应用在IT基础设施将会获得收益，其中包括加强网络安全、简化法规遵从性、自动化捕获数据，以及优化存储容量。并且指出，人工智能将使企业的每个角落变得更智能，而那些不了解人工智能转型能力的企业将会落后于人。

与大多数新兴技术一样，实际上人工智能并不那么像宣传得那样强大。

塔塔咨询服务公司副总裁兼全球认知业务主管Ashok Pai警告说：“尽管人工智能有潜力改变产品和业务流程，但管理人员不应该被大肆宣传的好处所迷惑。”

在IT主管和业务负责人为人工智能项目提供资金之前，他们需要仔细考虑人工智能可能在其组织中产生最大影响的场合。他们必须使人工智能投资与战略业务优先事项保持一致，例如增加销售、提高生产力，以及更快地将产品推向市场。Pai表示，这种选择因企业和行业而异。例如，制造商可能会决定，在供应链和生产系统中嵌入人工智能是他们的首要任务，而服务行业可能会寻求人工智能来改善客户体验。

Pai表示，对于大多数公司来说，人工智能项目不会像汽车行业开发无人驾驶汽车耗费大量时间和费用。高层管理人员应该优先考虑和资助6到12个月的短期项目，这些项目由具有明确目标和潜在投资回报的商业案例支持。他们应该明白，当将人工智能嵌入IT基础设施时，可能会面临失败。

Pai说，“重点是快速识别故障，减少损失，从失败中吸取教训，并做出改变，以提高未来人工智能项目成功的机会。”

IT咨询机构Information Builders公司的市场情报主管Lyndsay Wise表示，并非所有企业都被人工智能的功能所迷惑。事实上，许多企业在采用人工智能自动化工具时都很明智， Wise说：“他们并没有被宣传的好处所迷惑，而是在寻求获得最强投资回报率的关键问题，导致人工智能的采用得以延迟。”

Gartner公司在2019年对首席信息官支出的调查发现，只有约37％的企业采用某种形式的人工智能，而2015年约为10％。

Wise表示，许多组织都意识到，强大的数据管理是预测分析和人工智能技术的核心基础，他们首先关注的是如何有序地获取数据。她说，其他人已经意识到，他们没有充分利用预测技术所需的数据池，并且正在投资建设正确的数据流。

制定将自动化和人工智能整合到IT基础设施中战略的企业需要在人工智能技术如何帮助他们实现业务目标方面有扎实的基础。以下是对IT系统和流程的深入研究，其中自动化和人工智能已经在改变企业的工作方式。

数据捕获的自动化和人工智能

人工智能技术在捕获对当今企业至关重要的不同类型的数据，以及识别未来可用于改进企业的数据方面发挥着越来越大的作用。例如，大多数语音数据通常会丢失或简要总结。新一代的人工智能转录工具不仅可以更容易地记录这些过程，还可以捕获更多的分析来理解呼叫中心交互、业务会议和演示。

尽管新的应用程序接口不断增长，文档在事务处理业务中仍然扮演着重要的角色。例如，美国劳工局报告说，企业每年花费超过1300亿美元用于从文档中输入数据。从文档中提取数据的新工具可以帮助降低这些成本。

越来越复杂的光学字符识别（OCR）技术以及更好的文本挖掘和使用自然语言处理的语音提取功能，使系统能够快速数字化大量的文档和文本。这些工具自动化文档的排序、分类、提取和最终处置。

Infosys Consulting公司合伙人Senthil Kumar表示，数据捕获领域的更大突破正在酝酿之中。

他说，“数据捕获系统的未来在于能够模仿人类的思维——不仅是工业化的数据捕获，而且能够处理不明确的数据，并快速解释场景。”

虽然光学字符识别（OCR）技术变得更加复杂和快速，但它仍然主要受到基于模板的规则的限制，无法对数据进行分类、提取和验证。Kumar说，“这些工具缺乏人类思维的魔力，这基本上是对复杂数据块的直观同化、协调和解释。”

他表示说，复杂的业务场景需要能够像人类一样理解文档的系统。他认为，机器学习和深度学习是改善数据捕获最有希望的地方。

机器学习模型在不同的语言和文档类型之间具有极大的可扩展性。他们需要一些初步的努力来建立高质量的训练模型和实体识别技术，但是一旦建立了基础，这些技术比模板化方法更快、更好、更具场景性。Kumar说，“成功的组织不是建立在模板驱动的世界里。”

Kumar表示，一个有趣的数据捕获应用是使用机器学习模型来跟踪企业的信息流。例如，可以使用机器学习来识别公司关于困难主题的顶级专家，使其他工作人员可以随时访问该知识库。对信息流的分析还可以帮助管理层确定其内部消息的优先级，或者改进信息的传递。

人工智能提高数据捕获的5种方法

企业正在使用人工智能执行以下数据捕获：

（1）处理和分析跨多个供应商、地点和地理位置的数百万张发票，以改进提交回扣管理和对账的验证。

（2）从复杂文件中分解和提取背景，例如法律简报、多语言研究论文、建筑蓝图和土地调查。

（3）评估搜索引擎优化的相关性并通过搜索获利。

（4）评估社交内容的相关性和偏好，并监控仇恨言论和错误信息。

（5）为实体识别（注释）标记图像和视频，帮助用户使用自然语言进行查询。

人力资源中的人工智能和自动化

在人力资源领域，将人工智能嵌入到IT基础设施中可以简化企业用于审查简历、分析新员工绩效、自动提供新员工所需的IT资源以及改进培训服务提供的分析。

IBM公司安全副总裁Aarti Borkar说，“招聘人员浏览一份简历平均只看6秒，这在人才招聘过程中可能错失大量的机会。”他曾是IBM Watson人才和协作小组成员。

人工智能可以对应聘者的简历进行总结，并对技能和熟练程度进行全面的描述，从而使招聘人员能够在6秒内做出更准确的评估。人工智能还可以通过实施更好、更个性化的职业发展计划来促进人才的保留。

但是，人工智能比提高人力资源效率更为重要，它有能力减轻招聘过程中的自然人类偏见，并创造出更加多样化的劳动力。Borkar说，“有大量的证据表明，企业的更大的多样性推动了更大的业务成果，因为在实践中，反对的观点可以消除盲点。”

人工智能顾问和培训师、《商业人工智能》一书的作者DougRose预计，企业将使用人工智能来改善员工的福祉和敬业度。这些工具寻找模式，然后试图确定员工的幸福感。这可能使人力资源部更容易进行一些小实验来改善福利，例如让员工在家工作或为他们提供特定的培训。然后，该算法可以评估是否有改进。Rose指出，这些新的人工智能参与工具可以帮助企业实时调整他们的政策，以降低营业额，改善他们的组织文化。

他说：“通常情况下，企业雇主只需稍加改进就能提高生产率，并为每位员工提供更好的体验。”