人工智能（AI）和机器学习（ML）是AI的关键组成部分和驱动力，在科技界并不是新概念。而且，尽管它们得到了关注，但对于使用这些工具来改善业务运营和使软件应用程序更加智能的最佳方法仍未达成明确共识。实现改进的应用程序智能的最佳方法是将AI和ML嵌入软件应用程序中，这有助于现有应用程序更高效地运行，并更好地告知行为和业务决策。当组织看到自动化对运营效率和改善的客户体验的积极影响时，组织便采用了这种方法。
通过AI进行改进利用
ML进行AI渗透和改进软件应用程序的三种方法包括简化服务，合并实时更新以及与云的一致兼容性。
简化服务
当将AI和ML合并到组织中的新软件或现有软件应用程序中时，企业可以立即开始看到收益，特别是简化先前分离的服务。人工智能协助使组织可以组合服务和功能，这为实施这些技术的营销团队创造了积极的成果。例如，在实施AI技术之前，爱普生报告了跟进潜在客户时客户的响应率很低。根据《哈佛商业评论》 2017年发布的布拉德·鲍尔（Brad Power）的《人工智能如何精简营销与销售》，在部署了AI助手后，该公司的响应率提高了51％，比之前建立的基线提高了240％。研究他们围绕销售组合所做的事情，转化和客户见解。AI不仅可以协助简化来自多个来源的数据，而且还具有过滤掉不相关信息的能力，从而使员工可以专注于最新和可行的数据。
尽管AI在管理物流方面很关键，但它也可以扩展到内容创建。通过使用软件，员工可以简化职责并腾出时间专注于客户的需求和体验，而不用创建和维护数千个内容。随着更多的认知技能（如语音，视觉和自然语言（NLP））被添加到AI中，其知识和搜索功能将得到增强。
整合实时更新
随着业务和机会的发展，人工智能也将不断发展。通过连续，实时的更新，人工智能可以确保内容和营销抵押品以客户为中心的方式准确地满足客户的特定需求。这意味着员工不再承担监视更新的额外负担。这对每个人来说都是个好消息，因为当员工有更多时间专注于手头的任务时，他们可以做得更好。一致的维护可以实时更新软件，从而减少和消除与过时或不兼容的软件及其数据相关的麻烦和压力。这使公司领先于游戏，并提高了竞争对手的门槛。
人工智能还可以提供对产品生命周期和开发阶段的实时见解。这包括使客户能够跟踪从制造到创建再到最终交付的产品组件的能力。根据AI Business网站西门子首席执行官的一篇文章，它可以洞悉错误或滞后，并确定需要改进的方面，以改善客户体验，西门子首席执行官：弥合AI与IIoT之间的鸿沟是英国工业未来的关键。
与云
的一致兼容性毫无疑问，云无处不在。实际上，在路易斯·哥伦布（Louis Columbus）在2019年1月发布的《福布斯》网站上，预计到2020年，将有83％的企业工作负载在云中。根据Gartner的调查，到2019年，有37％的CIO计划部署或已经部署部署了AI，证实了AI和云很快将成为同义词的必然性。实际上，哥伦布注意到最近的一项调查，预测AI和ML将成为推动2020年云计算采用率提高的主要催化剂。投资AI和ML是对企业未来的投资，并且将在过渡期间继续提供收益到云变得更加普遍。
除了实现AI的这三个核心优势外，深度学习，神经网络和使用基于多层模式的ML的预测分析将把AI推向新的高度。模拟人类行为会产生深度学习的演变。边缘计算将AI / ML功能推向连接的（即IoT）设备和分布式系统，而ML提供了在生成数据时处理数据的功能。
AI和ML可以成功提供个性化的智能应用程序，以近乎实时地满足单个业务需求。通过使用相同的知识和偏好，自动化现在可以成为开发过程的一部分。不可避免地，此过程将基于反馈和不断变化的人类行为而不断发展。这将为软件提供商提供主动而不是被动的机会。此外，使他们能够在客户知道他们需要它之前就知道该解决方案。
由于该过程是自动化的，因此可以缩短产品上市时间，并使团队有更多时间专注于对时间更敏感的紧急情况，例如故障排除或其他特殊情况。随着时间的流逝，该过程将变得标准化。这些组合将减少对无用功能的浪费，减少垃圾邮件和泛滥，因为该产品已经发展成为个性化和匹配的产品。应用程序需要利用可用数据来基于预测模型触发任务。与反应性任务相比，这进一步增强了主动性的概念，并提高了效率和有效性。找到能够识别数据输入的系统的能力最终将导致直接采取行动的情报，盲点的检测以及在可能的情况下自动进行更正的能力。
最大程度地发挥潜力
将AI和ML引入业务流程中已成为过去已成为现实，而被困在流程或管理工作中（这在很大程度上是未被注意到的）。通过拥抱这些应用程序简化服务，提供实时更新并增加与云的兼容性的能力，企业可以准备并最大程度地利用软件的潜力，以应对未来的不断发展。