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根据 Statista 的统计数据显示,企业级软件市场在全球范围内占据了领先地位,预测到2028年,市场规模将接近3760亿美元。企业应用软件市场的稳健增长,甚至在经济不景气的时候也能持续,这充分表明软件解决方案对于提升企业的运营效率和盈利水平的重要性。然而,鉴于这些解决方案的核心作用,它们必须随着组织需求的演变和技术市场的发展趋势而不断适应和更新。
本文将探讨软件开发人员如何利用新兴技术,确保定制的企业软件解决方案保持最新状态,并运行高效。

01 AI和生成式AI

生成式人工智能是企业软件发展中最为充满活力的趋势之一,它正在从根本上改变企业处理问题和创新的途径。这种趋势的核心,在于人工智能能够创造新的内容、构思或是基于数据分析的深刻见解,极大地简化了企业的管理流程和客户沟通。

人工智能推动的自然语言处理技术,可以模仿人类的回应,实现客户服务的自动化与个性化。在内容创作层面,AI使得营销专业人士可以批量生产各种多样化且吸引人的内容,包括电子邮件营销和社交媒体帖子。

虽然目前对于人工智能生成内容的质量还有所保留,但预计到2030年,在99%的情况下,人工智能所生成的视觉内容将难以与真实内容区分。

人工智能的另一大应用领域是预测性分析。在这里,生成式人工智能模型能够预测市场动向和消费者行为,帮助企业快速作出基于数据的决策。AI 驱动的计算机视觉技术能够自动化地进行库存追踪,通过监测异常行为来提升企业场所的安全性,或者辅助自动完成数据录入、表单处理和身份验证等任务。
用例
Gucci利用 Salesforce Einstein 工具,通过基于内部数据生成既易于用户理解、一致性强,又可编辑的回复,以简化客户沟通。该解决方案通过向客户介绍品牌的调性、历史和产品,帮助个性化客户互动。在 Einstein 和更多业务自动化工具的帮助下,Gucci 已经进行了四千多次人工智能交互,转化率提高了 30%。

02 RPA机器人流程自动化

2023年的全球经济衰退迫使企业寻求既经济又高效的解决方案,这也推动了机器人流程自动化(RPA)技术的广泛应用。
RPA能自动完成简单的重复性手工任务,释放员工时间,让他们能够集中精力处理更具战略意义和更为复杂的问题。目前RPA已经被应用于各种重复且耗时的工作流程中,如:工资发放、索赔处理、电子邮件管理、销售订单更新或库存管理等,这不仅帮助企业降低人工成本,还提升了工作效率和准确性,并且优化了客户体验。

跟许多其他技术一样,RPA正在与AI结合,打造智能流程自动化(IPA)解决方案。与传统的规则驱动的自动化流程不同,IPA利用人工智能的能力来处理和自动化那些需要策略性思考的复杂业务任务。例如,配备了IPA功能的系统可以运用自然语言处理(NLP)和预测分析技术来解读文本,并决策何时、如何以及与谁分享其掌握的信息。
用例
Deloitte 通过利用 IBM 的RPA工具来简化月度管理报告、差旅费用计算、应收账款和货币汇率监控的生成。现在,RPA 机器人只需1小时即可完成以前需要5-8天手动工作的报告,从而节省了员工的时间。

03 云应用

Statista 报告指出,越来越多的公司正逐渐转向放弃价格昂贵的传统本地企业软件,预计到2027年,超过60%的组织将选择成本更为有效的云计算解决方案。

云端应用程序部署在服务提供商的云平台上,并通过互联网进行访问,这种方式尤其适合中小型企业,因为它能够快速启动、大幅减少初期投资并具备良好的扩展性,而且不需要庞大的IT支持团队。

那些打算从零开始开发应用程序的企业,越来越倾向于采用云原生开发策略。由于云原生应用普遍采用微服务架构和持续集成/持续部署(CI/CD)的实践,它们能够实现快速部署和定期更新。这些应用程序专为云环境设计,能够轻松应对规模扩展、保持灵活性,并实现高效的资源利用,因此成为竞争激烈市场中那些寻求动态发展的企业的首选方案。
用例
Airbnb过去的单一架构限制了公司的扩展和新增功能的速度。为了解决这一问题,Airbnb选择了将其原有的架构分解成多个微服务,并且在其平台中采用了云原生技术。这一转变使得Airbnb能够更频繁地更新和部署服务,同时提升了开发团队的工作效率,进而提高了服务的可靠性。

04 边缘计算

大约83%的企业高管认为,边缘计算对于企业要保持未来的市场竞争力至关重要。边缘计算基于云计算技术,并将计算与数据存储转移到靠近数据产生地,满足当地的主要需求。同时,边缘计算通过本地处理数据,增强了数据的隐私保护和安全性,也提高了网络的可靠性和抗压能力。

虽然边缘设备管理的复杂性引起了一些关注,但结合了人工智能和5G技术的边缘计算正在成为现代企业解决方案中不可或缺的一部分,特别是对于那些需要实时或几乎实时处理的系统。
用例
沃尔玛作为将技术融入其商业模式的宏观战略的一环,计划通过实施边缘计算技术,把旗下的超级商场变成边缘计算中心。这一策略旨在处理智能货架、库存追踪系统等物联网设备生成的庞大数据量。通过在本地处理数据,沃尔玛能够实时获得洞见并作出决策,比如及时补充货架商品和高效地管理库存。

结语

诸多现代技术研究报告指出,企业若想保持其市场竞争力,就需要紧跟包括人工智能(AI)、机器人流程自动化(RPA)、云计算以及边缘计算在内的技术潮流,这些技术是推动创新和提升业务流程效率的关键驱动力。但是,这些能够带来竞争优势的技术也可能带来潜在风险,例如数据泄露、运营故障或合规问题。

因此,当企业开始进行这种转型时,它们需要制定详尽的技术转型战略。企业可以自行制定这些战略,也可以寻求第三方顾问的专业帮助。
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