Gartner表示，到2025年，任何未能将AI和ML纳入其业务流程管理都将不再具有运营或经济可行性。这里所说的AI距离开发或不可能实现并不遥远，就像科幻小说一样，它目前可供我们使用，并且对于任何企业未来的生存都至关重要，无论在哪个行业。
我们很可能会看到它朝着另一个方向发展，而不是IT推动企业使用AI。商业和竞争将越来越多地推动对人工智能的需求。虽然许多企业可能将AI作为他们正在测试的一次性项目开始，但这些项目越成功，成本越低，AI越简单，我们就越快看到更多项目集成AI并向机器人流程自动化(RPA)过渡。
虽然AI确实可以处理非结构化数据（例如图像和音频），但它生成的数据是结构化的，需要额外的结构化数据才能进行解决方案。小型研发项目是开始自动化流程的直接方式。从几个具体的想法开始，但开发该技术的人可以从流程早期阶段创建和开发解决方案的更开放的能力中受益。当创建了一些原型时，可以对它们进行审查，也许其中一个可以在那时投入生产流程。研发团队可以继续重复这个流程，等待成功，然后再推进其他类似项目。
企业需要做的第一件事是决定他们的AI任务将在何处运行，是公共云还是私有云。收集的数据可以指导这一决定。在训练AI网络时，大型数据集占上风，这意味着企业必须在数据所在的地方使用AI。由于数据非常复杂且昂贵，因此流程需要遵循数据，而不是数据遵循流程。
如果计划将本地数据与其他本地结构化数据集成，那么AI也在那里运行是有意义的，就像如果数据集通过任何基于Web的服务来自公共云或您的IoT数据集的位置，那么让您的AI数据也在那里运行也是有意义的。
每个行业都将因AI而改变，但方式和时间线不同。AlphaFlow使业务用户可以轻松地与IT协作，以自动化连接人员和现有公司系统的复杂业务流程。如果您已准备好了解有关将自己的云AI模型与低代码业务自动化平台集成的更多信息，欢迎与我们联系。
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