计算、存储和网络功能的更高可用性意味着传输数据量的成比例增长会导致人工智能的使用增加，从而获得驱动业务决策的洞察力。这是南非IDC高级研究和咨询经理Sabelo Dlamini所说的话。

“AI是可以用来分析数据并为组织提供洞察力的工具之一。在分析数据时，有几种算法会模仿人类的行为。与机器学习(ML)和深度学习(DL)一样，它也是用来分析数据、应用智能并最终提供见解的技术之一，”德拉米尼说。

有了这些分析工具，我们就有责任确定合适的工具来满足业务需求，并雇佣具有适当技能的员工。“它伴随着创新加速器的使用，如人工智能、机器人过程自动化(RPA)和数据科学家的使用——这一角色在组织中变得至关重要。企业需要的洞察力类型将决定他们部署的工具。”组织需要决定他们想要分析的数据类型和他们寻求的洞察力类型。AI是许多可以应用的算法的集合词汇，所以它更多的是放大AI包，看看你可以根据自己的需求选择哪些工具，并交叉检查你的解决方案，以确保它们满足你的需求，”他说。

大多数组织已经被大量的可用数据压垮了，现在更重要的是优先考虑您真正想要的数据。“当您获得所有可用数据时，您可以轻松地用可能与您的业务无关的有趣见解对其进行分析。这里的关键是了解业务优先级和关键绩效指标是什么，然后在分析数据时注意这些，”德拉米尼说。这是为了确切知道您想要从数据中提取什么，或者为什么要先收集数据

虽然人工智能确实减少了对人类干预的需求，但并没有完全消除。根据德拉米尼的说法，仍然需要有技能的个人或能够接触、描述和交流人类经验的人。

“这不是机器或机器人能做的事情。你仍然需要有人来解释数据，因为虽然机器人更先进，可以解决复杂的问题，但它们可能会遇到一些需要人类接触的基本问题。他们不能将一些结果与实际的人类经验联系起来，它们必须与真实的实地案例有意义地联系起来，”他说。

人工智能、物联网(IoT)和第四次工业革命(4IR)正在极大地改变数据收集、管理和分析的方式。“有了物联网，我们最终将达到几乎所有东西都有计算能力或传感器并定期发送数据的地步，从而产生大数据。为了从这些数据中获得洞察力，您需要使用人工智能工具来得出所需的洞察力。因此，这些都是相互关联的，在更大的情况下，比如第四次工业革命(4IR)，更多的是定义你会关注哪些用例，”他说。“随着他们开始要求减少人为干预，这将推动行业变革。例如，在制造业中，我们假设工厂由机器人或人工智能运行，甚至是自主运行。

德拉米尼得出结论，该组织已经为这种可能性做好了准备。“虽然数据分析功能看起来非常新颖，几乎具有未来感，但它最终将与一般的计算机技能相同。三十年前，计算机技能只适合少数人，现在已经成为常态。我们预计，很快，就像计算机技能一样，每个人都将拥有分析数据的技能，以及应用正确工具获得所需见解的能力。”

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