智能应用程序是富含人工智能(AI)并包含交易和其他外部来源提供的数据的应用程序。与生成式人工智能(GenAI)一样，智能应用程序从交互中学习，随着时间的推移逐渐改进自主响应，从而改变客户、建筑师、开发人员和其他用户的体验。
这技术最大的好处是它使数据科学变得触手可及，将其从数据科学家手中解放出来，并为企业中的每个人提供可行的见解。意味着公司可以为各个级别的员工提供做出更具战略性的业务决策所需的数据，一直到最高管理层。
智能应用程序可以快速分析大量数据，揭示人类可能不会注意到的模式和见解。它们可以实时响应行业变化，提高业务灵活性。智能应用程序还可以通过自动化日常任务和资源分配来降低运营费用。
大多数采用者发现智能应用程序可以最大限度地减少执行复杂操作任务、获取新见解以及创建真正的数据驱动和可扩展业务模型所需的时间，在该模型中所有团队成员都可以查看有价值的信息。借助这项技术，公司可以为客户产生新的想法、成果和体验，包括更好的支持和更个性化的参与。
由于数字化转型加速、人才短缺和可持续发展要求，许多企业面临着越来越大的压力。智能应用程序可以提高生产力，提高工程质量，创建更具弹性的基础设施，并确保满足可持续性要求。
获取情报
智能应用程序提供增强的数据分析功能，利用机器学习来深入了解大数据。此类应用程序可以根据消费者行为和偏好提供个性化体验，并提高客户参与度，它们还通过预测未来结果和趋势来协助风险管理和决策。
人工智能和机器学习功能用于智能应用程序时，可以为企业带来巨大的价值。具有智能功能的应用程序可以自动执行繁琐的任务并简化整个基础设施的工作流程。例如，工程师和资产所有者可以使用计算机视觉人工智能技术从数千张CAD图纸中快速分析、检测和识别对象。
智能应用程序在客户关系管理中特别有用，它们可以个性化交互并预测客户需求。在供应链管理中，他们可以通过预测分析来优化物流和库存管理。当智能应用程序应用于欺诈检测和个性化投资建议时，还可以对金融服务产生可衡量的影响。在医疗保健领域，人工智能应用可以帮助诊断和治疗计划。
实施智能应用程序时，首先要使用云原生工具打下坚实的基础，并确保实施强大的数据卫生。企业应该联合全公司范围内的单一数据源，并创建一套数据治理规则，以消除重复集的方式摄取和存储信息，从这里开始，采用者应该考虑他们的业务挑战、目标和机会，然后关注一小组初始用例。
无论哪个行业或部门，开始使用智能应用程序的最简单、最快的方法就是观察数据的企业、管理、使用和丢弃方式。因为智能应用程序是由数据驱动的，所以你的结果只能作为良好的输入，掌握数据管理的公司将最有能力释放智能应用、数字孪生、人工智能和机器学习的潜力。
在转向智能应用程序之前，企业需要确定此类应用程序最有利的领域。保持技术和领域专家的正确组合对于创建团队至关重要，投资支持业务目标的可扩展人工智能基础设施和工具至关重要。试点项目可以在全面部署之前了解该技术的功能和局限性。
A5互联www.a5idc.net看到许多新采用者试图同时为所有事物实施智能应用程序。我们给客户的建议很实用，不要试图立即解决所有问题，优先考虑高收益用例。忽视支持智能应用程序所需的基础和基础设施是一个常见的陷阱。云原生工具和一个数据源以及数据治理对于入门至关重要。”
可靠的数据隐私和安全实践和技术是必须的。在基础设施领域尤其如此，工程公司和业主运营商需要清楚地了解如何使用他们的专有数据和知识产权来训练生成人工智能模型。
当前的市场参与者包括科技巨头，例如拥有Watson平台的IBM、亚马逊网络服务(AWS)、谷歌云人工智能和微软Azure人工智能。Salesforce通过其Einstein平台提供用于客户关系管理的人工智能解决方案，AmazonWebServices(AWS)提供了一系列人工智能选项，包括机器学习和数据分析功能。Palantir和OpenAI等规模较小的专业公司也是市场的重要贡献者。
