人工智能（AI）和機器學習（ML）是AI的關鍵組成部分和驅動力，在科技界並不是新概念。而且，盡管它們得到瞭關注，但對於使用這些工具來改善業務運營和使軟件應用程序更加智能的最佳方法仍未達成明確共識。實現改進的應用程序智能的最佳方法是将AI和ML嵌入軟件應用程序中，這有助於現有應用程序更高效地運行，並更好地告知行爲和業務決策。當組織看到自動化對運營效率和改善的客戶體驗的積極影響時，組織便採用瞭這種方法。
通過AI進行改進利用
ML進行AI滲透和改進軟件應用程序的三種方法包括簡化服務，合並實時更新以及與雲的一緻兼容性。
簡化服務
當将AI和ML合並到組織中的新軟件或現有軟件應用程序中時，企業可以立即開始看到收益，特别是簡化先前分離的服務。人工智能協助使組織可以組合服務和功能，這爲實施這些技術的營銷團隊創造瞭積極的成果。例如，在實施AI技術之前，愛普生報告瞭跟進潛在客戶時客戶的響應率很低。根據《哈佛商業評論》 2017年發布的布拉德·鮑爾（Brad Power）的《人工智能如何精簡營銷與銷售》，在部署瞭AI助手後，該公司的響應率提高瞭51％，比之前建立的基線提高瞭240％。研究他們圍繞銷售組合所做的事情，轉化和客戶見解。AI不僅可以協助簡化來自多個來源的數據，而且還具有過濾掉不相關信息的能力，從而使員工可以專注於最新和可行的數據。
盡管AI在管理物流方面很關鍵，但它也可以擴展到内容創建。通過使用軟件，員工可以簡化職責並騰出時間專注於客戶的需求和體驗，而不用創建和維護數千個内容。随著更多的認知技能（如語音，視覺和自然語言（NLP））被添加到AI中，其知識和搜索功能将得到增強。
整合實時更新
随著業務和機會的發展，人工智能也将不斷發展。通過連續，實時的更新，人工智能可以確保内容和營銷抵押品以客戶爲中心的方式準確地滿足客戶的特定需求。這意味著員工不再承擔監視更新的額外負擔。這對每個人來說都是個好消息，因爲當員工有更多時間專注於手頭的任務時，他們可以做得更好。一緻的維護可以實時更新軟件，從而減少和消除與過時或不兼容的軟件及其數據相關的麻煩和壓力。這使公司領先於遊戲，並提高瞭競争對手的門檻。
人工智能還可以提供對産品生命周期和開發階段的實時見解。這包括使客戶能夠跟蹤從制造到創建再到最終交付的産品組件的能力。根據AI Business網站西門子首席執行官的一篇文章，它可以洞悉錯誤或滞後，並確定需要改進的方面，以改善客戶體驗，西門子首席執行官：彌合AI與IIoT之間的鴻溝是英國工業未來的關鍵。
與雲
的一緻兼容性毫無疑問，雲無處不在。實際上，在路易斯·哥倫布（Louis Columbus）在2019年1月發布的《福布斯》網站上，預計到2020年，将有83％的企業工作負載在雲中。根據Gartner的調查，到2019年，有37％的CIO計劃部署或已經部署部署瞭AI，證實瞭AI和雲很快将成爲同義詞的必然性。實際上，哥倫布注意到最近的一項調查，預測AI和ML将成爲推動2020年雲計算採用率提高的主要催化劑。投資AI和ML是對企業未來的投資，並且将在過渡期間繼續提供收益到雲變得更加普遍。
除瞭實現AI的這三個核心優勢外，深度學習，神經網絡和使用基於多層模式的ML的預測分析将把AI推向新的高度。模拟人類行爲會産生深度學習的演變。邊緣計算将AI / ML功能推向連接的（即IoT）設備和分布式系統，而ML提供瞭在生成數據時處理數據的功能。
AI和ML可以成功提供個性化的智能應用程序，以近乎實時地滿足單個業務需求。通過使用相同的知識和偏好，自動化現在可以成爲開發過程的一部分。不可避免地，此過程将基於反饋和不斷變化的人類行爲而不斷發展。這将爲軟件提供商提供主動而不是被動的機會。此外，使他們能夠在客戶知道他們需要它之前就知道該解決方案。
由於該過程是自動化的，因此可以縮短産品上市時間，並使團隊有更多時間專注於對時間更敏感的緊急情況，例如故障排除或其他特殊情況。随著時間的流逝，該過程将變得标準化。這些組合将減少對無用功能的浪費，減少垃圾郵件和泛濫，因爲該産品已經發展成爲個性化和匹配的産品。應用程序需要利用可用數據來基於預測模型觸發任務。與反應性任務相比，這進一步增強瞭主動性的概念，並提高瞭效率和有效性。找到能夠識别數據輸入的系統的能力最終将導緻直接採取行動的情報，盲點的檢測以及在可能的情況下自動進行更正的能力。
最大程度地發揮潛力
将AI和ML引入業務流程中已成爲過去已成爲現實，而被困在流程或管理工作中（這在很大程度上是未被注意到的）。通過擁抱這些應用程序簡化服務，提供實時更新並增加與雲的兼容性的能力，企業可以準備並最大程度地利用軟件的潛力，以應對未來的不斷發展。