大流行驱动的AI的采用正在重塑行业

这是大流行加速AI的采用如何重塑某些企业的情况以及从长远来看可能产生的影响。

在整个2020年，COVID-19大流行在世界各地的头条新闻中占据了主导地位，这是正确的。在大多数情况下，关于它如何与技术世界相交的讨论都集中在接触者追踪和流行病学研究主题等方面。但是随着大流行继续打击各地的人口和经济，越来越多的证据表明，大流行也正在成为各行各业的主要数字变革驱动力。

一项又一项的调查继续揭示了在多个领域采用AI的持续趋势的加速趋势。其中一位特别发现，有 68％的企业增加了对AI技术的投入，这是其大流行应对措施的一部分。说完一切，我们可能会看到一个根本性的转变，这将使经济格局看起来与一年前相比有很大不同。

但是要了解这意味着什么以及它可能产生什么特定效果，有必要挖掘一些可用数据，以准确了解正在采用的技术以及在何处使用该技术。这是大流行加速AI的采用如何实时重塑一些业务以及从长远来看可能产生的影响。

医疗保健的发展

从任何角度看，在采用AI和更广泛采用技术方面，医疗保健行业都位居榜首。可以肯定的是，医疗保健领域向AI迈进的某些趋势早于大流行，但是它也从根本上改变了在各种用例中采用AI的时间表。

例如，孟买的Qure.ai在大流行开始之前曾在英国NHS运营的皇家博尔顿医院（Royal Bolton Hospital）从事临床试验。他们的AI驱动的胸部X射线评估系统qXR将于2020年进行为期六个月的功效评估。然后，COVID-19大流行改变了一切。

突然，医院在寻找提高COVID-19诊断能力的方法，便向开发商寻求帮助。在短短的几周内，qXR系统就作为 一线预检工具投入使用，以检测由狂暴病毒产生的肺脏损害。此后不久，类似的应用程序开始在法国的整个医院中定期使用。

那不是一个异常情况。其他医疗保健组织也推出了 对话式AI解决方案，以创建家庭分诊功能，以阻止低风险患者涌入医院的潮流。事实证明，这项技术对于保持几家主要的连锁医院和政府医疗系统在今年初接近其临界点时仍至关重要。

重新构想的办公室

并非只有医疗保健提供者疯狂地利用AI来应对大流行。当员工被限制在家中时，各种企业都转向 机器学习和自动化技术来重新构想流程。在一个非常明显的案例中，武田制药公司推出了RPA，以帮助加快潜在COVID-19治疗的临床试验。

但是这些工具运行得非常好，以至于他们随后 制定了计划来培训数千名员工，以创建自己的机器人来自动执行日常工作任务。而且，在未来的几年中，他们希望在未来几年中利用其在RPA方面的丰富经验过渡为成熟的AI任务自动化。

然后是像Juniper Networks这样的公司，该公司将 其Mist AI平台投入使用，以构建基于接近度的工人跟踪系统。它在员工的ID徽章上使用了蓝牙低功耗（BLE）标签，以实时跟踪员工在公司空间内的移动。该系统是该公司让其最关键的工程团队以最小的机会感染COVID-19的风险而恢复工作的关键。

他们的努力以及类似的努力正在改变办公室的运作方式。他们还引入了新的要素和功能，这些要素和功能可能会提高效率，使某些工作过时，甚至给企业本身带来不可预见的风险。而且由于流行趋势的加快，使大流行既有可能也有必要，因此企业很有可能没有停下来评估情况。

大流行驱动的AI采用将意味着什么

在评估这种由大流行驱动的AI采用激增的最终结果是什么时，很容易依赖大流行前的一些大假设来寻找起点。更具体地说，可以安全地假设已经预测的某些结果至少可能会发生，尽管比预期的要早。

例如，突然转向RPA甚至AI驱动的医疗任务自动化几乎肯定会加速多个行业的失业。但这也有可能给 全球外包市场带来一些阻力，因为它依赖于最有可能变得多余的一些工作。

但是更重要的是，涌入AI可能会导致无法预料的后果，这仅仅是因为急于满足众多意料之外的业务需求的许多开发和测试时间表。例如，有充分的理由说明皇家博尔顿医院计划对Qure.ai的技术进行如此长时间的试验。

这是因为在医疗环境中，不正确的AI驱动的诊断会导致生命损失。不仅如此。令人非常担忧的是，AI和ML系统可能会包含难以检测甚至难以纠正的偏差。这就增加了某些人群与其他人群不同的健康结果的可能性。

而且，总的来说，匆忙的技术部署往往效果不佳。当处理像AI这样复杂的事物时，它会加倍。因此，这意味着一些跳入AI池的公司可能坐在他们既看不见又无法解决的高科技定时炸弹上。

接下来是什么

早期的回报似乎也没有希望。最近对将AI解决方案集成到其工作流程中的公司的调查发现， 只有不到11％的公司报告称这样做可以带来“可观的”收益。当您考虑到许多受访者是在大流行爆发之前购买了AI的企业（这可能意味着他们花了很多时间），大流行时代急于采用AI的可能性似乎很长长期的成功，而无需进行一些重大的重组。

当然，这一切都不意味着大流行不会被证明是一种变革性的力量，它使AI进入经济主流的速度比否则要快得多。实际上，简单的惯性就足以使这个既成事实。毕竟，大型组织不会倾向于不付出一切努力就从中获取金钱价值的情况下放弃大量投资。

突然的自动化浪潮将造成劳动力结构的变化，这也有可能使公司不得不选择让他们的AI解决方案为他们服务。经过一定时间后，流离失所的工人将接受再培训并继续前进，从而无法回到原来的状态。

不过，不管接下来发生什么，似乎可以肯定的是，到大流行结束时，将不会有更多的企业或行业以某种方式接近采用AI技术。唯一真正的问题是他们将如何良好地管理技术，以及AI开发人员可以从这些现实用途中学习到多快的时间，并使他们的技术更好，更可靠。但这完全是另一个讨论的话题。