从最近发布的报告中可以确定，企业对 AI 的使用有所增加。仅在过去一年内的新企业中，这一增长就超过 50%。这就是 AI 具有真正潜力的原因。AI 将能够改变在商业环境中进行的多个流程。
我敢打赌，您一定经历过在客户支持服务中与 AI 聊天机器人打交道，它可以像人类一样回答，或者在供应链中使用 AI 来监控其在库存中的使用情况。2024 年已经到来，人工智能领域的发展并没有放缓。我们能够不断倾听企业 AI 的全新趋势，企业必须适应这些趋势才能保持竞争力。
1. AI 驱动的自动化和工作流程优化
按照企业产品线，自动化已经非常流行了几年。随着 AI 的引入以实现自动化，炒作已经上升到另一个层次。
今天，人工智能被用于自动化需要复杂操作的业务流程，以减少对人工处理的需求。
无论是机器人处理日常工作（如数据输入和客户服务），还是改进供应链管理，AI 都能让不同规模和类型的企业更高效地工作。
这也是将净运营成本恢复到尽可能低水平的候选者。此外，将 RPA 与 AI 集成将成为希望利用生产力和可扩展性的企业的终极趋势。
因此，那些寻求在 2024 年具有竞争力的组织需要关注人工智能驱动的自动化工具。让软件开发服务来构建此类工具将使业务流程合理化，从而为此类增值活动释放资源。
2. AI 驱动的解决方案，提供更个性化的体验
另一方面，对话式 AI、NPL 和 LLM 正在蓬勃发展。聊天机器人在各种查询中都更有用。ChatGPT 被用于像人类一样提供个性化对话。
统计数据显示，到 2030 年，在接下来的几年里，聊天机器人市场可能会飙升至 27 美元。200 万。因此，生成式 AI 开发服务将是按需的。
接下来，有所谓的 Sentimental AI，它属于所谓的新兴 AI 趋势。它具有分析和解释人类情感的功能，甚至可以从语音、文本和视觉输入中分析。
因此，这种企业 AI 趋势在提供个性化产品、服务和通信方面发挥着非常重要的作用。
例如，亚马逊等大型商店应用 AI 来了解客户的购买模式和偏好，并提供真正个性化的产品。这有可能增加销售额并改善购物体验。
同样，除了营销利基市场之外，其他主流现在可以采用基于 AI 技术的个性化理念。
3. AI 在企业软件中的集成
嗯，经常有传言说 AI 将取代工作空间中的人类。事实并非如此。引入 AI 的主要目的是提高工作效率。
到 2024 年，AI 将无缝集成到 Microsoft 365、Google Workspace、Salesforce 和 Atlassian 等工具中。这意味着自动化的任务、更明智的建议和更好的决策。因此，该企业正在为 AI 驱动的办公革命做准备。
此外，人工智能在工作场所的引入的积极成果已经在全球范围内看到。
根据福布斯顾问调查 – 64% 的企业主认为人工智能是建立牢固客户关系的最佳方式。
此外，其他结果表明，到 2035 年，AI 有望将生产力提高 40%。
4. 使用 AI 进行数据提取和更好的决策
到 2024 年，AI 将成为企业内部决策过程中的最佳盟友。如何？
公司使用 AI 驱动的分析工具来获取额外的数据，以深入了解他们的运营、客户和市场。
有了这些数据，企业就能够做出数据驱动的决策。
摩根大通的 DocLLM 是一个超快的 AI，可以读取 PDF 等复杂文档。它在阅读表单和提高文档可读性方面做得更好。
因此，AI 工具可以查看大量的结构化和非结构化数据，以发现任何一个人都无法检测到的模式和趋势。
通过这种方式，可以帮助企业提前了解市场趋势。他们可以使用数据来预测客户行为并相应地优化他们的策略。
例如，在金融领域，人工智能可用于检查与投资相关的市场趋势和风险。这有助于公司更好地进行交易。
因此，在决策过程中使用 AI 是我们在 2024 年看到的下一个最大趋势。简而言之，AI 可以帮助企业保持竞争力、跟踪风险并抓住新出现的机会。
5. 合乎道德的 AI 和负责任的 AI 开发
公司现在正在努力创建和部署符合道德和/或道德的 AI 解决方案。这种企业 AI 趋势是解决数据匿名、组织前价值以及 AI 对就业机会的影响等缺点。
例如，一些大型科技公司成立了人工智能道德委员会，并制定了有关人工智能在公司中发明和部署的指导方针。
这些活动对于与客户、供应商和监管机构建立信任非常重要，因为他们对 AI 的危险越来越警惕。
公司正在实施框架和指导方针，以引入合乎道德的 AI。为了在其场所长期使用 AI，公司确保 AI 的各种应用都是合乎道德的。
6. 人工智能用于网络安全
随着数字化程度每年都在不断增加，网络安全威胁始终是一个热门话题和关注点。
然而，到 2024 年，AI 将极大地帮助企业应对这些威胁。可以使用人工智能技术构建高级网络安全程序，并且能够在检测到威胁后立即响应。
因此，它有望提供超出传统安全机制提供的保护级别。
机器学习正在应用于
- 分析网络流量
- 识别异常
- 检测潜在的安全漏洞
机器学习算法的编码方式是，它们“动态”地整合了从先前事件中吸取的经验教训，并增强了其威胁识别能力。换句话说，对于企业来说，AI 是大多数现代威胁防护方法中不可或缺的一部分。
此外，在网络安全解决方案自动化中使用人工智能也加快了对威胁的响应。
7. 检索增强生成 （RAG）
RAG 是一种在很大程度上提高了 LLM 的精确性和可靠性方面的有效性的技术。
这样，来自 AI 代理的响应更像是真实世界的数据，因为它们引用了一些外部知识库。这与 “AI 幻觉 ”的问题相抗衡，即 AI 产生虚假数据。
这不仅增加了 AI 在用户眼中的可信度和可靠性，还让 AI 能够给出更好、更具体的答案。
此外，它可以设计为访问企业知识，因此尽管 AI 提供的信息可能是相关的并且确实非常具体，但它将是与企业有关的信息。
换句话说，可以看作是 RAG 提供了工具，可以用来构建 AI 系统的开发强大而可靠的基础。
结论
2024 年的主要企业 AI 趋势凸显了 AI 在众多业务流程中建立的额外持久性。
其中一些趋势有很多变化，如下所示;个性化、自动化、合乎道德的 AI 和可持续性。因此，如果您想在这个不断增长的 AI 趋势中保持竞争力，那么现在是与经验丰富的 AI 软件开发公司合作的时候了。
