最成功的人員從各種相互關聯的設備獲取所有形式的數據，并使用基于人工智能(AI)的應用程序來檢測這些數據，以達到運營和財務熟練程度的新水平。他們正在重塑行業(yè)，從龐大的數據中提取有價值的見解，并為其業(yè)務創(chuàng)造新的機會和市場。

　　這些領先的公司 - “再造者” - 擅長使用客戶數據和分析競爭對手來創(chuàng)新其產品和服務。他們仔細檢查任何可用數據以了解客戶需求，并預測客戶的需求。再造者也在分析競爭對手對客戶需求的回應。

　　他們也知道物聯網(IoT)數據的增長速度是社交和計算機生成數據的兩倍。因此，我們可以看到他們正在從簡單地采集物聯網傳感器數據轉移到利用競爭優(yōu)勢。

　　物聯網和AI的基礎

　　對于許多公司來說，物聯網的早期應用無疑具有巨大的價值。例如，他們正在通過將消費者置于背景下來重塑消費者體驗，并提供新的接觸途徑。

　　然而，再造者也知道，通過增加人工智能，物聯網的全部潛力可以用于商業(yè)模式的再造。隨著人工智能，重塑者正在推出新產品，發(fā)現新的機會，降低風險并增加收入。

　　為什么?因為傳統的分析結構化數據的方法并不能有效處理來自物聯網設備的大量實時數據。這是基于AI的分析和響應對于從該數據中提取最優(yōu)值變得至關重要的地方。

　　要領導當今的業(yè)務，您需要有一個愿景，將人工智能與物聯網整合到您的業(yè)務中，以實現更深層次的客戶關系，通過數據幫助尋找新的價值來源，并加速業(yè)務運營的數字化轉型。

　　AI和機器學習

　　從本質上講，物聯網是一項數據挑戰(zhàn)。傳統的可編程計算方法 - 通過一系列預先確定的if-then-else流程來處理數據以獲得結果 - 無法處理滿足IoT真正承諾所需的數據的程度和種類。

　　通過AI和機器學習，系統不需要明確編程。他們從與用戶的交互以及與環(huán)境的經驗中學習。這使他們能夠跟上物聯網的復雜性和浩劫。

　　與此同時，機器學習正從計算機實驗室和網絡應用轉向物理世界，目前的數字培訓數據和計算能力使其功能化和可行。

　　這種將學習功能嵌入到物聯網設備本身中的能力，再加上以云中集合智能為核心的以設備為中心的見解，預計將顯著改善結果。

　　將AI和IoT付諸行動

　　那么，這是如何在行業(yè)環(huán)境中發(fā)揮作用的呢?想象一下，一家服裝零售商希望提升店內客戶體驗。收集有關在線購物習慣的數據非常簡單，但店內行為傳統上難以量化。

　　借助物聯網和人工智能，一家商店可以將傳統的結構化數據源(供應鏈，庫存，RFID標簽和銷售點)與較少量化信息(店內步行量，社交媒體甚至天氣數據)的新來源結合為更全面地了解客戶行為。

　　因此，您可以關聯數據，識別模式，并針對從商店布局和商品銷售到供應鏈管理和產品設計等各個方面提出具體而公正的建議。

　　了解智能物聯網和自動化之旅

　　對于許多行業(yè) - 即使是擁有成熟物聯網網絡的行業(yè) - 將物聯網與人工智能結合起來也可以并且應該成為人們的愿望。但是，為了充分利用這一雄心，必須采取措施。我們建議如下：

　　設計一個連接的，軟件驅動的世界。您需要制定清晰的AI /物聯網戰(zhàn)略愿景。用改造路線圖和執(zhí)行計劃進行備份。將這一愿景傳達給貴公司的利益相關者。

　　創(chuàng)建包容性的組織文化。促進并支持員工之間的協作和知識共享。

　　裝備工程師，開發(fā)人員和運營人員，應對前所未有的復雜性和技術發(fā)展。使敏捷和分布式團隊能夠幫助提供正確的技能。

　　充分利用生態(tài)系統內廣泛的內部和外部數據，并利用這些數據設計新的客戶體驗。評估甚至包括選定的競爭對手，以創(chuàng)新您的產品和服務。

　　借助物聯網智能和自動化注入運營和客戶體驗。人工智能可以啟用感知，推理和學習的物聯網產品和服務的新類別。

　　自動化和優(yōu)化流程，以提高質量和運營效率，減少人力和財務風險。

　　通過改變產品，服務和經驗，開發(fā)新的收入來源，通過新服務提供的個性化互動，卓越的設計和客戶珍視的新功能。

　　請記住，這是一段旅程。