近年来我们看到数字的力量来克服在物理世界的挑战。例如,当客户关系被大流行威胁限制,许多公司走出他们的舒适地带应对新的虚拟体验,服务和便利,以保持甚至增加那些至关重要的客户关系。这种反应可以更快呢?对于许多组织来说,答案是“是的。“数据和分析专业人士了解到,我们的数据和人工智能基础不是尽可能准备好了戏剧性的变化。几乎每一个客户谈话我今天关注投资和现代化的加速或新的操作模式的部署计划。

我们也看到空前数量的客户端将数据和人工智能嵌入问题事件驱动和实时功能。联系客户规模越来越个性化,智能自动化,一会儿适应基于客户在哪里。对于许多组织来说,这是导致意识到云数据和数据科学平台构建模型只有一个拼图的一部分。数据和人工智能需要边上的业务应用,移动设备和机器,客户参与和与业务交互。

组织接受连接智能使用AI桥业务筒仓和产生整体的经验,所有接触点和渠道获取、共享和智能结合起来。有一个清晰的框架东方的数据和人工智能操作模型技术是正确的前进道路。

记住这一切,这就是商业,技术,和分析领导人可以推进连接智能策略:

  • 合作伙伴发展成生态系统。我们看到行业如保险、能源和医药扩展主题专家(sme)的数量用于设计、开发和部署数据和人工智能相关情报。这些中小企业利用内部合作伙伴来自不同团队不仅包括法律和风险构建模型,但塑造整个AI功能来增强客户体验和业务成果。随着企业进一步转变和扩大自己的生态系统,外部业务伙伴也进入褶皱omnichannel体验人工智能提供额外的专业知识和支持。
  • 实践成为hyper-collaborative。中小企业与多个合作伙伴的连接智能表,它们如何一起工作越来越重要。运营模式设计是海外扩张支持特定的任务和组织结构和专注于不同的角色参与,如何协调,并提供数据和人工智能。一个全球能源生产国旅程映射技术应用于它的数据和人工智能的实践区。这决定了角色和团队一起工作,更好的调整技能和责任目标和展望新的流程和方法来优化协作,协调,和支持。此外,我们还看到服务提供者是如何代理客户之间的分布式训练模型来验证这些模型和优化生产开始之前。
  • 平台的业务优势。绝不可能的新合伙人和实践模型成功没有正确的平台提供相关情报和启用和强化的最佳实践。投资在云,边缘计算,5 g区块链,提供更强的骨干和AI启用网络连接智能。但新的协作功能和平台也新兴创建信任的环境中数据模型,训练,和见解可以用于生成人工智能。数据和人工智能交流中出现产业和跨行业兼并。人工智能协作平台允许外部各方之间的信任模型的共同发展一个可信的网络。和集成平台即服务开始过渡到跨数据工程与应用程序开发之间加强之间的联系数据,AI,边缘和实时应用程序。

是时候想象AI超过生产模型,chatbot,和语言处理器。这是连接智能的新世界,这不仅仅是对大型科技公司——这是任何现代企业所需的状态。