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在2021年，组织将以人为本的方式开展人工智能计划，了解用户需求和价值，然后相应地调整人工智能设计和模型，从而提高采用率。为了使人工智能取得成功，组织必须与技术本身一样关注人才和文化。组织变更管理(OCM)团队对于推动数字化转型和人工智能前进至关重要，因为它可以带动人们一起参与变更之旅，并为可评估的结果建立组织。适当的变更管理是任何数字化转型计划中最重要但仍被忽视的方面。

Gramener公司分析主管Sundeep ReddyMallu表示，在2021年，组织将依靠人工智能系统专注于持久和有意义的业务价值。这一变化将推动组织内部更深入的数据素养计划。这将要求人们学习新技能并以新方式行事。

Pega公司市场营销人工智能和决策产品策略高级总监Vince Jeffs表示，大多数消费者将继续对人工智能持怀疑态度。大多数人仍然不信任人工智能，这是因为他们不了解它，甚至没有意识到自己每天都在使用它。消费者免费获得了许多以人工智能为基础的服务(Facebook、Google、TikTok等)，以至于他们不了解自己所付出的回报(也就是提供个人数据)。只要人们有着这样的想法，他们将无法预料到人工智能可能带来的危险或如何保护自己，除非市场能更好地教育客户或实施法规来保护他们。尽管如此，仍有证据表明行业厂商正在扭转人工智能的可信度。在Pega公司进行的调查中，81%的商业领袖表示，随着越来越多的人意识到人工智能将会如何影响生活，并且在某些情况下得到喜爱，他们将会继续面临更棘手的问题，进一步削弱对人工智能的信任，迫使组织必须对他们的要求进行回应。

Blue Prism公司人工智能和研究主管Eric Tyree表示，基于人工智能的数字工作者将帮助组织长期保持战略发展。很多人认为人工智能和自动化对于组织未来的生存至关重要。然而，研究表明，大多数组织尚未完全意识到其人工智能和自动化投资的好处。通过数字化劳动力将强大的人工智能功能与业务流程联系起来，将会越来越多地看到组织大规模实施人工智能驱动的自动化。采用人工智能的自动化技术将越来越多地与核心战略计划相关联，例如改善客户关注度、收入增长、资本分配、供应链管理、风险管理、成本和运营效率等。人工智能驱动的数字工作者将被用作执行组织战略和管理企业规模风险的主要工具。快速有效地采用自动化将越来越被视为保持市场竞争力的重要组成部分。

Dataiku公司首席执行官兼联合创始人Flori Douetteauge表示，人工智能实验将变得更具战略意义。在整个模型开发过程中进行实验。通常情况下，每个重要的决定或假设都至少伴随一些实验或先前的研究来证明这些决定的合理性。从建立成熟的预测机器学习模型到进行统计测试或绘制数据图表，实验可以有多种形式。尝试所有可能的超参数和特征处理等的所有组合很快变得无法追踪。因此，将会开始看到组织为实验定义时间或计算预算，以及模型有用性的可接受性阈值。

普华永道公司全球人工智能主管Anand Rao表示，在2021年，将会看到人工智能成为应用主流。由于发生冠状病毒疫情，很多组织被迫进行数字化转型，以便在新常态下生存。根据研究，数字加速在新的一年没有停止的迹象，目前有86%的组织通过人工智能获得更好的客户体验的收益很可能会持续下去。疫情也改变了人工智能投资的业务重点。例如，已经看到组织从简单的任务(如自动化)转变为专注于劳动力计划和仿真建模。随着组织继续从其对复杂流程的数字投资中看到收益，人工智能的应用将在2021年变得更加广泛。

MachEye公司首席产品官兼客户成功主管Dhiren Patel表示，人工智能和商业智能的融合将增强数据洞察力。在过去的五年中，人工智能一直是行业组织讨论的一部分。然而，挑战仍然是使大部分员工的高级人工智能见解民主化的过程。随着新的基于人工智能的商业智能产品的出现，各个孤岛将被打破，每个用户都将能够利用数据分析并轻松地找到见解。简单的界面、个性化的见解和引人入胜的数据体验将成为2021年及以后数据分析的标志。

（编辑：鹰潭站长网）

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