“过去，人工智能被视为一种复杂而昂贵的技术，只有财力雄厚的大公司才能使用，”数字商业服务公司Teleperformance的执行副总裁兼全球咨询主管希玛德里?萨卡尔(Himadri Sarkar)表示。“然而，易于使用的生成式人工智能工具的发展使各种规模的企业都有可能试验人工智能，并了解它如何使其运营受益。”
组织正在注意到创新的用例，这些用例不仅承诺改善后台操作，而且还提供了从成本节约到生产力提高等底线效益。
根据麦肯锡关于人工智能的2022年全球调查，人工智能的采用率增加了一倍多——从2017年的20%的受访者在至少一个业务领域采用了人工智能，到今天的50%。很容易理解这项技术越来越受欢迎:随着充满挑战的经济时代满足客户日益增长的期望，组织被要求用更少的资源做更多的事情。
阿伯丁战略研究公司副总裁兼首席分析师奥默?明卡拉表示:“在通胀环境下，企业正试图优化资源利用。”“许多公司不得不推迟技术支出和员工增加，这一事实加剧了压力。”
幸运的是，人工智能和机器学习解决方案可以通过自动化和优化各种后台任务和流程，帮助弥合广泛行业的这一差距。例如，零售商可以使用人工智能聊天机器人来处理日常客户查询、跟踪订单和响应退款请求，从而缩短响应时间、增强客户体验并释放联络中心座席。与此同时，金融机构正在发现机器学习的力量，它可以识别大量数据中的异常情况，这些数据可能表明存在欺诈行为——这是一种防止经济损失的早期预警系统。各行各业的组织都可以使用人工智能和机器学习工具从文档(如发票、合同和报告)中提取和分析信息，并减少手动数据输入的负担，同时加快处理时间并最大限度地减少人为错误。
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