人工智能(AI)已成为全球企业的游戏规则改变者，为无数可能性打开了大门。随着人工智能在企业中的集成，未来几年全球经济将呈指数增长。尽管将AI引入业务策略被认为是一个革命性的想法，但大多数企业高管所困扰的是在整个组织中正确使用AI的方式，以使其产生最大的ROI和价值。

这引起了几个问题，“我们如何教育我们的员工有关AI的知识?我们如何获得经过AI培训的员工?什么是最适合我们业务的AI策略?我们如何证明我们的AI是值得信赖的?是否会面临新的隐私和网络安全威胁?”。对于每个公司，这些问题的答案都是不同的。业务管理员必须摆脱对未知领域的恐惧，并进入AI世界，以跟上不断发展的技术世界。

对于企业而言，第一步也是最重要的一步是扩展其AI运营，以促进每个职能和部门的工人的决策和渐进式智能。建立可靠的AI战略的关键在于拥有一支多元化的团队，其中包括IT部门的人员，专业的AI专家以及业务部门的人员。

AI模型具有改善现有流程的能力。它们的算法的优点在于，相同的算法能够解决多个与业务相关的问题。因此，企业可以通过确保较小项目的成功开始，并根据最初成功的蓝图，逐步发展为更大，更广泛的项目。

2019年的另一项重大人工智能干预措施将是智能，预测性和自学式HR技术的不断部署。智能人力资源管理AI的引入在今年有所增加，其外包了一些著名的HR，例如Talendtoday，Maya Systems，Text Recruit和Workey等。这些公司通过AI招聘，猎头，供应来提供完整的HR功能连锁，物流，合规，保留和终止服务。

人力资源解决方案中的AI是降低成本，避免法律纠纷，提高生产率并帮助公司克服新公司成立时经常出现的管理难题的完美答案。

随着AI的可访问性逐年增加，AI已成为企业的重要资产。但是，人工智能的可用性很复杂，并且经常会出错。挫折的解决方案是创建三个员工级别，每个员工配备特定的技能。

员工的第一等级将是公民用户。公司员工将接受使用AI增强型应用程序的培训，并实践良好的数据治理。

第二类员工将包括经过培训可以识别用例和数据集的业务专家。这些公民开发人员将与AI专家紧密合作，并协助构建新的AI应用程序。

第三和最后一个职位将是负责创建，部署和管理AI应用程序的数据科学家。

每当企业选择新的阶段时，自然就会产生担忧。在企业内部集成AI运营也是如此。有关偏见，隐私，网络安全，系统道德，对AI的治理以及如何信任AI做出正确决策的可解释性的担忧。必须建立每个领域的责任感。

例如，迪拜的一家网页设计公司，FME design使用AI台为客户报告任务，他们采取一切可能的方式来确保其模板不受侵犯，并且其客户数据不受任何内部或外部网络攻击的影响。这需要用于分配任务的健壮管理和防故障安全性以确保其安全。

AI可以解释数据并将其转换为有用的信息。但是，为了充分利用此功能的优势，必须首先正确标记数据。识别，标准化和标记数据对于AI识别模式并将其用于形成有关未来的有益直觉至关重要。在管理风险，增强文档分类，自动化客户操作以及协助员工做出适当决策方面，这一方面至关重要。

Siri，Cortana和Alexa等语音搜索助手已经主流化了一段时间。近年来，借助AI进行语音搜索助手的优化为各个行业和部门的业务打开了新的大门。现在，企业广泛使用对话AI来识别其产品的语音命令。这些AI不仅可以识别用户的意图，还可以根据计算机的当前状态提供相关选项。随着其快速整合，2019年的业务将受益于其发展趋势。

人工智能对全球经济的主要影响是从消费者方面而非商业方面。借助AI技术，企业可以创建和部署个性化的，面向数据的服务和产品。AI对消费者数据和模式重复的解释使其能够帮助企业制定战略和预测，从而有助于生产更高质量，针对受众的产品。从本质上讲，它可以帮助企业采用以消费者为导向的策略，这不仅可以改善客户的个性化，还可以增加客户的收入，因为更多的客户将被诱使他们为方便而交易资金。

最重要的是，数字营销一直是AI开发的最大受益者。自从引入AI以来，数字营销取得了飞跃，将其从原始形式转换为经过精心设计和计算的内容传播源。这包括许多基于.AI域的公司，因为中央人工智能对他们的业务有多么重要。

Google对AI算法的大量投入已帮助Google自动化了用于有机营销和付费营销的所有在线营销协议。通过最近的更新，Google AdWord Manager将不再需要人工投放的广告系列，而是自行生成广告并自动将其投放，而不会受到任何干扰。这将进一步降低管理和质量保证成本，并使2019年的企业轻松创建自己的数字足迹。

通过AI预测模型不仅限于数字营销。这些模型中的许多模型有助于了解另一端的外围设备，例如购买者意图，客户参与度，转化率，甚至是购物车放弃。

人工智能已经建立了预测模型，以消除商人在理解买家行为时面临的许多挑战。预测模型主要用于角色创建中，在预测即将到来的销售，设计产品，抑制用户体验故障以及提供理想的客户体验方面发挥着至关重要的作用。借助预测建模业务，营销人员可以从被动计划者转变为主动计划者，并有效地密封他们的漏洞。

除了识别和分配数据之外，人工智能还证明了其在产生新收入流方面的有用性。

在日常交易和客户活动中使用AI有助于建立大型数据库，行业中大多数企业都需要设计，部署，营销和销售其产品。这使企业可以成长为一个数据源，同行和新企业可以使用该数据源来开发其营销和销售策略。

数据即服务是通过AI实现收入多样化同时为其市场创造价值的合理主张。在2019年，许多企业正在致力于数据构建，其中一些已经在提供针对不同行业及其领域的分析。

AI与其他技术的集成是增强数据驱动型业务战略的重大发展。

将AI与分析，物联网(IoT)，ERP，区块链和量子计算相结合，可以增强AI的功能并实现更流畅的运行。尽管这种融合最初可能会给业务主管带来挑战，但其收益将超过公司必须克服的任何障碍。

采用DevOps技术是打开员工之间的沟通途径，进而成功完成AI与其他技术的集成的一种方法。