多年来，人工智能 (AI) 已逐渐成为企业应用程序 (EAs) 的核心组成部分，并成为成功商业战略的关键决定因素。
随着人工智能最近对企业生态系统的干预，企业现在能够在更短的时间内完成更多的工作，创造引人注目的个性化客户体验，但最重要的是，预测业务成果以提高盈利能力。
最近的一项调查显示，人工智能技术正在大型零售、供应链、法律、金融和IT公司中广泛集成。根据麦肯锡全球研究所 (MGI) 的2017报告，亚马逊，苹果，IBM，谷歌和微软等科技巨头在基于AI的技术2016年上花费了约300亿美元，其中90% 以上的预算用于研究和部署。
该研究还揭示了推动当今行业人工智能发展的三个核心因素。
负担得起的高性能计算池
云中的商品计算池丰富多样，可以轻松获得低成本，高性能的计算能力。在此开发之前，非基于云且成本高昂的系统是AI唯一可用的计算环境。
大量可用数据
训练AI进行企业级预测需要大量数据。随着用于标记数据，可访问性和可负担性存储程序的专用应用程序的可用性，组织现在能够根据其特定环境处理结构化和非结构化数据以训练AI算法。
全球人工智能企业应用程序的使用日益增加
企业已经开始表现出对通过基于AI的企业应用程序获得竞争优势的浓厚兴趣。市场上最受欢迎的应用程序包括在线购物和支付处理，计算机化计费系统，salesforce自动化，流程管理，IT合规性，办公生产力套件和资源计划。由于有了这种不断发展的软件，基于AI的企业应用程序的收入预计将2025年增长到312亿美元。
但是，AI表现为多种形式，从机器学习和自然语言处理到优化操作和企业应用程序。最近，许多公司正朝着更高级的AI工具迭代发展，以改善其业务战略并简化其公司运营。这通常需要深度学习企业软件，这些应用程序可以完全自己得出结论。此类AI企业应用程序正在积极推广到在线平台，以通过做出超越人类认知性能的实时决策来提高业务运营效率。
企业应用中的自适应智能
人工智能还可以在人类从未有过的规模上理解数据。这就是自适应智能的来源。自适应智能是人工智能的一个子集，它作为人工智能和机器学习的分析层，是人类认知和机器自动化的交汇点。随着自适应智能企业应用程序的部署不断增加，组织现在能够通过将决策科学和可扩展计算基础设施的潜力与实时内部和外部数据相结合来做出更好的业务决策。
因此，从未来的角度来看，企业应用程序中的自适应智能应该取代人工数据库。
自适应智能企业应用程序可以通过自动化，云数据和预测性报告来模仿独立的思想，从而帮助企业更快地获得价值，提高生产率，最大程度地降低成本并改善商家与客户的关系。
这样的EAs能够识别数据中的模式，呈现预测并自动化复杂或平凡的任务。他们的部署可能会重新编码业务人体工程学，使企业能够集成更智能的公司模型，并重新配置员工以提高绩效和更高的收益。此外，在传统业务流程中添加自适应智能EAs的组织可以通过为其产品和服务添加独特的价值主张来极大地改善用户体验并产生引人注目的接触点。
尽管AI具有不可估量的力量，但许多组织，公司和企业尚未意识到机器学习和决策管理的全部潜力。为什么？具有讽刺意味的是，问题的大部分在于人民。缺乏公司创新和效率低下的工作流程可能会损害任何企业的面值。就其较小的部分而言，很少有公司拥有必要的内部人才和专业知识来设计、构建和部署具有人工智能能力的解决方案。
尽管如此，人工智能正在逐步发展，成为当代应用的关键要素。尽管存在中间障碍，但大型企业仍在对人工智能技术进行大量投资，为中小企业利用其未来无数的利益铺平道路。