通过帮助企业实现目标、推动关键决策以及创造创新产品和服务，人工智能和机器学习正在成为科技行业的主导部分。到 2022 年，预计公司将在其组织中平均拥有35 个人工智能项目。事实上，到2022 年，人工智能和机器学习市场可能会增长 90 亿美元，复合年增长率为 44%。
近年来，人工智能和机器学习技术取得了多项突破。让我们来看看 2022 年 AI 和 ML 的主要趋势，它们将为您提供有关如何控制市场的想法：
1. 人工智能、数据科学和机器学习在超自动化中的作用越来越大
超级自动化是使用先进技术自动执行任务的过程。它也被称为数字过程自动化和智能过程自动化。
如今，公司正在处理大量数据，数据提取需要自动化。数据科学和分析随处可见。我们已经进入了数据科学生成的新时代，因为如今数据科学工具更易于访问。
数据科学家、企业架构师、机器学习科学家、应用架构师和数据工程师是一些需求量很大的职业。数据科学正被用于各种行业，例如金融公司、制造公司、保险机构、营销公司等。
组织使用智能自动化进行研究以提高其底线。
超自动化中常用的先进技术有：
机器人流程自动化 (RPA)。
人工智能（AI）。
机器学习 (ML)。
认知过程自动化。
智能业务流程管理软件 (iBPMS)。
这个概念是结合正确的技术来简化、设计、自动化和管理整个组织的流程，而不是使用基于脚本且专为狭窄用例设计的工具。
以下是在您的组织中应用超级自动化的方法：
更好的客户支持：提供更好的客户支持包括回复客户电子邮件、问题和查询。公司可以结合对话式 AI 和 RPA 来自动响应客户查询并提高他们的 CSAT 分数。
提高员工生产力：通过自动化耗时的流程，您可以减少员工的手动工作并提高他们的生产力。
系统集成：超级自动化帮助组织跨流程集成他们的数字技术。
2. 人工智能和机器学习在网络安全应用中的使用
人工智能和机器学习技术正在成为信息安全的重要组成部分。在人工智能和机器学习的帮助下，组织正在开发新方法，使网络安全更加自动化和无风险。Ai 正在帮助组织加强其云迁移策略并提高大数据技术的性能。
事实上，到2026 年，人工智能和机器学习在网络安全中的使用可能会达到382 亿美元。
人工智能和机器学习如何改善网络安全：
网络安全涉及很多数据点。因此，人工智能可用于网络安全中的数据聚类、分类、处理和过滤。
另一方面，ML 可以分析过去的数据并为现在和未来提供最佳解决方案。根据过去的数据，系统将提供有关检测威胁和恶意软件的各种模式的说明。因此，人工智能和机器学习将破坏试图闯入系统的任何一方的本质。
以下是在 AI 和 ML 的帮助下分析大量数据的方法：
使用 AI 和 ML 以特定模式组织数据，帮助您关联各种数据集并扫描任何威胁。
审核您的数据保护技术，以查看设置的限制是否有效。它将帮助您保护您的用户和其他方。
使用 AL 和 ML 可通过设置扫描大量数据的安全平台来帮助您检测恶意软件和威胁。
3.人工智能和机器学习与物联网的交集
人工智能和机器学习越来越多地用于使物联网设备和服务更智能、更安全。
根据 Gartner 的数据，到2022 年，组织中超过80% 的物联网项目将结合人工智能和机器学习。
在物联网是有所有连接到互联网，以便能够根据收集到的数据的各种情况作出反应的设备。
在这种情况下，人工智能和机器学习的重要性在于能够从数据中快速获取洞察力。它们会自动识别模式并检测智能传感器和设备生成的数据中的异常情况。这些信息可以是关于温度、压力、湿度、空气质量、声音、语音识别和计算机视觉。
以下是您可以看到 AI 和 ML 交集的主要部分：
可穿戴设备：可穿戴设备包括健身、健康追踪器、心率监测应用程序和使用 AIoT 的 AR/VR 设备，例如智能手表、AR 和 VR 护目镜以及无线耳塞。
智能家居：这些设备包括灯、恒温器、智能电视或智能扬声器，它们可以从用户的习惯中学习以提供家庭支持。
智慧城市：AIoT 用于让城市更安全、更方便地居住。例如，智能电网、智能路灯和智能公共交通。
智能工业：AIoT 用作实时数据分析，以优化运营、物流和供应链。
4. 业务预测与分析
事实证明，通过实施人工智能和机器学习进行业务预测和分析比以前的任何方法和技术都要容易得多。
借助 AI 和 ML，您可以考虑数以千计的矩阵来做出更准确的预测和预测。
例如，金融科技公司正在使用人工智能根据市场状况和消费者行为实时预测对各种货币的需求。它正在帮助金融科技公司获得适量的供应来满足需求。
5. 增强智能的兴起
增强智能是机器和人类的融合，以提高认知能力。
根据 Gartner 的数据，到 2023 年，40% 的基础设施和运营团队将使用人工智能增强自动化来提高 IT 生产力。事实上，到 2022 年，数字工作者的贡献将增长 50%。
增强智能帮助平台从各种来源收集所有类型的数据，包括结构化和非结构化数据，并将其呈现给客户的完整 360 度视图。
金融服务、医疗保健、零售和旅游等行业正在增加使用增强智能的很好例子。
最后的想法
以上是来年将发挥作用的五个主要趋势。可能包括的其他功能是语音辅助中的机器学习和数字数据的监管。
借助先进的 AI 和 ML 解决方案，行业和公司可以预测压力并做出快速选择。管理复杂任务和保持正确性对于业务成功至关重要，而 AI 和 L 在做同样的事情时一尘不染。不断增长的行业的动态范围进一步推动了人工智能和机器学习趋势的重要性。