新冠疫情给AI的发展带来了哪些影响？

人工智能应用的初衷在于提高企业和组织的运营效率，同时可以用来改善客户和组织内部的体验。自从新冠疫情袭击世界以来，由于疫情防控的隔离需求，以及越来越普遍的居家办公，人工智能应用场景及其潜在价值也在不断地增加。

我们汇总了未来两年左右人工智能（AI）的发展趋势，并就其对数字化转型的影响作出初步的分析。

显而易见的是，人工智能将在云计算解决方案的广泛采用中发挥重要作用。通过部署人工智能，将有可能监测和管理云资源和大量的可用数据，在提高云计算网络可感知性和可管理性的同时，提升网络效率和客户体验。

目前市场上，为IT系统而开发的AI解决方案得到了普遍应用。在未来，能够自行检测常见的IT问题且能自我纠正任何小故障或问题的AI解决方案将获得市场的特别青睐。这些方案将有效的增加IT系统的可用时间，以便减少故障，使企业的IT团队能将注意力放在其他与业务更紧密相关和高复杂度的项目和地方，从而整体提高IT系统的运营效率和价值。

过去的几年里，随着疫情的影响和全球产业链的重塑，IT系统的复杂性也在急剧增加。AIOps（智能运维）通过对系统元素，如应用、基础设施和网络的检测，并通过对大量数据的分析而赋能IT运营团队，以改善他们的关键流程、决策和任务，从而提升IT系统的业务关联度和价值，增强企业的跨团队协作。

RPA（Robotic Process Automation机器人流程自动化）是软件行业中增长最快的领域之一。它所面临的唯一限制是其只能使用结构化数据。在人工智能的帮助下，非结构化数据可以很容易地转化为结构化数据，从而提供一个确定的输出。在未来，我们将看到更多的非结构化数据通过自然语言处理和机器学习过程进行结构化。这些结构化数据将可以高效的帮助企业和组织创建RPA（机器人流程自动化）技术。这是最重要的人工智能发展趋势之一。

人工智能人才的缺口一直存在。2021年，人才的供应就已经成为限制人工智能发展的因素之一。在创造环境鼓励更多的人学习人工智能的知识和技能之外，也需要使更多的用户能够接触到人工智能，专注于技术、学习策略并支持因此而产生的工作环境的改变。

人工智能的可解释性对于其推广也变得越来越重要。随着更多的数据法规的出现，对人工智能的信任将是至关重要的，除了数据的透明度和算法的公平性外，还需要能清楚地阐明人工智能如何使用特征数据促进机器学习模型，并形成最终预测或结果。这一点对于人工智能的大规模应用非常重要。

在客户服务中心，远程工作的增加推动了采用NLP（Natural Language Processing 自然语言处理）或ASR（Automated Speech Recognition自动语音识别）能力的巨大市场机会。比如，公司或者组织可以在常规质量检测中使用人工智能来完成对客户意图的理解和常规质量检查，以确保持续合规，并持续提升产品和服务质量。