人工智能和机器学习不再是科幻小说中的元素； 它们就是今天的现实。 这些技术改变了不同的行业，IT 世界也不例外。
凭借实时分析大量数据、识别模式和检测异常的能力，人工智能/机器学习驱动的工具正在提高 IT 行业企业的运营效率。
为什么人工智能/机器学习值得成为现代世界的未来？ 它如何重塑企业运营方式？ 让我们了解人工智能/机器学习在科技行业中的关键作用。
人工智能和机器学习的兴起
人工智能和机器学习的历程堪称非凡。 近年来，我们见证了 IT 领域人工智能和机器学习的惊人增长。 这种流行主要归功于大数据的传播和算法的进步。
从人工智能仅仅与未来愿景联系在一起的时代到今天的现实，机器学习算法无缝地驾驭我们的日常生活。 这些技术经历了深刻的演变。
根据 优先研究预计，全球机器学习市场规模将以 35% 的复合年增长率增长，到 2032 年将达到 7713.8 亿美元左右。同样，人工智能预计将以 19% 的复合年增长率增长，到 2032 年将达到 25751.6 亿美元。
因此，这些技术已经在这个技术驱动的世界中占据了中心舞台，但自动化和机器学习算法并没有就此止步。 得益于资金和创新思维，人工智能和机器学习不断得到发展，简化了我们的流程并提高了生产力。
人工智能和机器学习在 IT 行业中的关键作用
信息技术允许计算机执行各种任务，例如存储、传输、检索和操作数据。 人工智能在这些计算机中注入了一些智能的迹象。 结果，这些计算机执行了以前只有人类才能处理或可能的复杂任务 超越他们。
根据 2023 年的报告 机架空间科技72% 的受访公司将人工智能和机器学习作为其 IT 和业务战略的一部分，69% 的公司认为它们是最重要的技术。 这些公司正在使用人工智能和机器学习来改进现有流程、降低风险并预测业务绩效和行业趋势。
当谈到人工智能在信息技术中的作用时，机器学习及其深度学习能力是最好的用例。
机器学习算法旨在揭示数据中的联系和模式。 他们利用过去的数据来预测结果、对信息进行分类、对数据点进行分组、简化复杂性，甚至创建新的内容。 最近的应用程序（例如 ChatGPT、Dall-E 2 和 GitHub Copilot）展示了机器学习在生成创新内容方面的能力。
IT 中的 AL/ML 用例
以下是 IT 领域人工智能和机器学习的一些常见用例：
IT 支持和帮助台自动化
人工智能驱动的聊天机器人、虚拟助理和智能票务管理系统可快速处理日常请求，提高用户满意度。 这些工具可以解决从密码重置到复杂的硬件配置的所有问题。
根据一个 学习到 2025 年，人工智能将促进 95% 的客户互动，包括在线对话和实时电话。 此外，通过将人工智能集成到客户服务中，公司可以将运营成本降低 30%。
数据分析和商业智能
随着企业选择数字化转型，他们面临着海量的数据，这些数据现在非常有价值，但收集、分析和处理起来却很繁琐。 人工智能和机器学习算法具有辨别模式、发现趋势和做出预测的能力，为 IT 领域的数据分析带来变革性优势。
此外，自然语言处理 (NLP) 允许用户以对话方式获取数据洞察，例如通过 ChatGPT，使数据更易于访问。 微软报告称这一比例为 27% 利润增加 由于其专注于云计算和人工智能的投资。 此外，该公司每月要收取 30 美元的费用。 生成式人工智能 特征。
云定价优化
人工智能工具帮助这些公司分析他们如何使用云，更准确地预测成本，发现不寻常的使用模式，找到省钱的方法，并建议使用更实惠的资源。
例如，Airbnb 使用 AWS 上的 AI 来高效管理所需的云容量，创建跟踪成本的工具，并使存储和计算更具成本效益。 Dropbox 还利用人工智能来减少使用云服务时的开支，减少对 AWS 的依赖， 节省约 7500 万美元。
信息技术文档
通过 NLP 和机器学习，您可以自动对文档进行分类和组织，使搜索相关信息变得更加容易。 此外，人工智能可以从文档中提取重要的见解，并使用它们快速访问必要的详细信息。
人工智能驱动的工具通过自动执行重复任务、创建代码片段和协助调试来为开发人员提供支持。 此外，人工智能还会进行代码审查，以确保符合编码标准，并在潜在问题升级之前查明问题。 此外，机器学习算法可以检测测试数据中的模式，从而实现更有效的错误检测并降低最终产品的缺陷风险。
IT运营管理
IT 运营管理 (AIOps) 中的人工智能工具越来越受欢迎。 根据一个 报告，这些工具以多种方式帮助公司，例如发出智能警报（70%）、找出问题的主要原因（57%）、检测异常活动或威胁（52%）、自动修复问题（50%）以及优化他们使用资源的方式（27%）。
达美航空 使用 AIOps 创建其全球运营的数字模拟。 这种独特的设置可以通过分析数据和模拟不同的场景来帮助他们保持可靠性，尤其是在恶劣天气期间。 这使得达美航空的团队能够在重大中断之前、期间和之后做出重要决策。
财务报告和会计
人工智能算法以多种方式帮助报告和会计，其中一个值得注意的方式是自动报告生成，其中人工智能可以帮助根据给定的数据集生成报告。 越来越多的公司意识到在财务报告和会计中使用人工智能的优势。
Intuit 正在利用人工智能帮助客户更轻松地进行财务规划。 他们有一个名为“生成人工智能”的平台
使用大型语言模型来处理税收、会计和管理现金流等任务的操作系统 (GenOS)。 同样，普华永道正在利用人工智能通过自然语言处理、机器学习和其他人工智能技术来增强其咨询服务。 该公司正在投资超过 10 亿美元来增强其 人工智能能力。
网络安全和威胁检测
凭借实时分析大量数据的能力，人工智能驱动的系统和机器学习算法可以检测系统中传统安全措施可能被忽视的异常和可疑活动。 这种主动的人工智能和机器学习方法可以让组织降低风险、缩短响应时间并保护敏感数据。
硬件的预测性维护
AI 算法执行来自传感器、过去性能等的数据分析，以预测 IT 硬件（如服务器或网络设备）何时可能出现问题。 这种主动方法可以帮助组织安排维护或更换，及早发现问题并防止意外停机。
最近在人工智能/机器学习计划上的支出
人工智能/机器学习计划的大幅增长正在支持这项技术的创新和扩张。 现代企业正在为这些技术分配大量预算，以彻底改变流程、提高效率并开辟新的创新途径。
美国和中国 是人工智能投资的先行者，其中美国自 2013 年以来一直处于领先地位，已向 4,643 家公司投资了近 2500 亿美元。 仅 2022 年，美国就有 524 家人工智能初创公司成立，获得了高达 470 亿美元的非政府资金。 Govini 数据显示，自 2017 年以来，联邦政府在人工智能项目上的总支出增加了 2.5 倍。
与此同时，中国在 2022 年的平均企业投资最高，其 160 家新成立的人工智能初创企业平均每家获得 7100 万美元。 此外，为了响应英国主办首届 全球人工智能安全峰会英国科学、创新和技术大臣宣布对人工智能项目投资 3700 万英镑。
资金的激增推动人工智能超越国界，使其影响力遍及全球。 值得注意的是， 盖茨基金会 正在支持低收入和中等收入国家的 50 个生成式人工智能项目。
人工智能/机器学习的未来
将人工智能和机器学习融入 IT 行业不是一个选择问题，而是对数字时代需求的回应。 大数据、云计算和高级分析的融合需要能够利用人工智能和机器学习变革力量的自适应解决方案。
因此，人工智能不再是一种昙花一现的时尚； 这是科技世界的未来。 它能够通过提供数据驱动的见解、预测分析和透明监控来彻底改变企业社会责任 (CSR)，这意味着光明的未来。
认识到这些未来技术重要性的组织不仅将自己定位为早期采用者，而且将自己定位为面向未来的 IT 环境的架构师。
最近，Meta 的首席执行官在宣布计划创建相当于人类智能的工具并向公众开放后，被指责为“不负责任”。 此外，生成式人工智能工具，例如 OpenAI 的 ChatGPT，也面临着 版权诉讼。
因此，AI/ML 技术必须克服这些挑战，并确保负责任地集成到 IT 运营中，以长期维持其地位。
最后的话
人工智能曾经被认为只是一个流行词，现在已经成为现代企业不可或缺的一部分。 从自动化日常任务到执行深入分析，人工智能已经取得了长足的进步。 现在，组织已经认识到这些技术的变革潜力。
为了应对这场技术革命，现代企业分配了大量预算用于将人工智能/机器学习集成到其运营中。 因此，我们可以预见人工智能和机器学习的光明未来。
虽然道德考虑和法律测试肯定会阻碍它们的广泛采用，但这些强大的技术现在有能力克服它们可能面临的任何挑战。
特色图片来源: 苯甲酸/苯甲酸。
