人工智能投资的差异加剧了数字鸿沟

对于许多制造商而言，数字化转型的努力正在产生切实的成果，包括运营效率，缩短的上市时间以及更好地满足不断发展的客户期望的能力。但是，据Forrester称，多达93%的公司同意创新技术对于实现其数字化转型目标必不可少。

例如，一个组织理解和有效利用人工智能(AI)的能力已经成为关键的区别因素。

根据Cognizant最近的一份报告“投资AI：沿着数字成熟度曲线前进”，AI在使企业能够以当今当今全球环境成功所需的规模和精度来流转数据方面发挥着至关重要的作用。在UAI的信号本身从数据收集阶段的焦点偏移，包括像物联网(IOT)生成数据的举措，以数据洞察阶段(即，AI)。甚至没有一半的初学者公司认为他们将在未来三年内实现AI成熟，而如今一半的领导者已经做到了。

扩大数字鸿沟

Cognizant高级副总裁兼AI Bret Greenstein全球负责人表示，也许最大的惊喜是在考虑领导者和初学者的当前和未来投资时浮出水面。

他说：“事实证明，领导者不仅现在投资更多，而且还在加速投资，这比初学者3年和5年要多。”“这意味着，数字鸿沟将为那些正在进行中并正在加速其转型旅程的人们而扩大。鉴于基于AI的数字化转型所需的技术和业务技能，一些公司将永远无法追赶。这比过去迁移到网络/移动设备时看到的影响要大，因为在这里，公司有足够的空间成为“快速追随者”。”

缩小差距

有效地弥合鸿沟意味着组织需要采用进化的AI策略，以获得能够推动业务发展的预测性和规范性分析。使数据和AI能够扩展到报告和数据仓库技术所无法达到的极限是至关重要的。

研究结果显示，人工智能对当今制造商影响最大的地方在于，它具有超越人工智能的能力，可以改善主要任务的自动化，从而最终扩展组织的建模和仿真能力。“建模和仿真共同提供了进化计算的能力。使用大量的业务并行模拟和可能的决策，组织可以找到可能的最佳结果。通过从这些模拟中进行学习(同时进行模拟)，他们可以比任何其他方法更快，更经济地发现最佳结果。”

Greenstein解释说，当然，成熟的AI部署仍然是例外，而不是整个行业的规则。他说：“如今，大多数AI项目都是数据项目，多达90%的工作需要访问并准备用于AI的数据。”为了扭转局面并看到AI带来的最大影响，企业应该磨练其策略并建立坚实的数据基础，保持以人为本的方法，并发展其治理结构。通过掌握这些基础知识，组织将能够利用AI的创造力来设计更好的产品，增强个性化，简化和自动化操作，改善成本控制并降低总体风险，最终将所有这些结合起来以提供最佳的业务成果。”

格林斯坦对《工业周刊》表示：“人工智能和数据转换的真相在于，开始着手于业务，技术和人员的学习过程，这有助于确定其适用的更多领域，进而进一步提高技能，”他说。“有些公司提到他们起步很早，但是在实现价值方面却遇到了困难，因此采用速度变慢，使他们处于初学者类别。在这些情况下，我们看到那些首先将AI和数据视为业务要务的公司在早期项目中取得了最高的成功，从而使他们成为领导者。”