软件开发人员如何利用新兴技术确保企业软件解决方案保持*新状态

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软件开发人员如何利用新兴技术确保企业软件解决方案保持*新状态

本文探讨了软件开发人员如何利用新兴技术来确保定制的企业软件解决方案保持*新状态并高效运行。

01 人工智能和生成式人工智能

生成式人工智能是企业软件开发中*具活力的趋势之一，它正在从根本上改变企业处理问题和创新的方式。 这一趋势的核心是人工智能可以基于数据分析创建新的内容、想法或见解，大大简化公司的管理流程和客户沟通。 人工智能驱动的自然语言处理技术可以模仿人类反应，实现客户服务的自动化和个性化。 在内容创作层面，人工智能使营销专业人员能够批量制作各种多样化且引人入胜的内容，包括电子邮件营销和社交媒体帖子。 尽管目前人们对人工智能生成内容的质量持保留态度，但预计到 2030 年，人工智能生成的视觉内容将在 99% 的情况下与真实内容无法区分。 人工智能的另一个大应用领域是预测分析。 在这里，生成人工智能模型可以预测市场趋势和消费者行为，帮助公司做出基于数据的快速决策。 人工智能驱动的计算机视觉技术可以自动化库存跟踪软件开发，通过检测异常行为来提高企业场所的安全性，或帮助自动化数据输入、表单处理和身份验证等任务。

例子

Gucci 使用工具根据易于理解、一致且可编辑的内部数据生成响应，从而简化客户沟通。 该解决方案通过向客户介绍品牌基调、历史和产品来帮助客户实现个性化互动。 借助更多业务自动化工具，Gucci 已进行超过 4000 次人工智能交互，转化率提升了 30%。

02 RPA机器人流程自动化

2023年全球经济衰退迫使企业寻求既经济又高效的解决方案，这也促进了机器人流程自动化（RPA）技术的广泛应用。

RPA 可以自动执行简单、重复的手动任务，从而释放员工的时间，使他们能够专注于更具战略性和复杂的问题。 目前，RPA已应用于各种重复且耗时的工作流程，例如薪资、理赔处理、电子邮件管理、销售订单更新或库存管理等，这不仅可以帮助企业降低人力成本，还可以提高工作效率。 和准确性，并优化客户体验。

与许多其他技术一样，RPA 正在与 AI 相结合，创建智能流程自动化 (IPA) 解决方案。 与传统的规则驱动的自动化流程不同，IPA 利用人工智能的力量来处理和自动化需要战略思维的复杂业务任务。 例如，配备 IPA 功能的系统可以使用自然语言处理 (NLP) 和预测分析来解释文本并决定何时、如何以及与谁共享其所拥有的信息。

例子

利用 IBM 的 RPA 工具，简化每月管理报告、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人工5-8天完成的报告，节省了员工的时间。

03 云应用

报告指出，越来越多的企业正在逐渐放弃昂贵的传统本地企业软件，预计到2027年，超过60%的组织将选择更具成本效益的云计算解决方案。 云应用部署在服务提供商的云平台上，通过互联网访问。 这种方式特别适合中小企业，因为它可以快速启动，显着减少初始投资并且具有良好的可扩展性，并且不需要庞大的IT支持团队。 希望从头开始开发应用程序的企业越来越多地采用云原生开发策略。 由于云原生应用一般采用微服务架构和持续集成/持续部署（CI/CD）实践，可以实现快速部署和定期更新。 这些应用程序专为云环境而设计，可以轻松扩展、保持灵活性并实现高效的资源利用，使其成为希望在竞争激烈的市场中动态增长的企业的首选。

例子

过去的整体架构限制了公司扩展和添加新功能的速度。 为了解决这个问题，它选择将原有架构分解为多个微服务，并在平台中采用云原生技术。 这种转变使得更频繁地更新和部署服务成为可能，同时提高了开发团队的生产力，从而提高了服务可靠性。

04 边缘计算

约83%的企业高管认为边缘计算对于企业保持未来市场竞争力至关重要。 边缘计算基于云计算技术，将计算和数据存储移动到更靠近数据生成的地方，以满足本地主要需求。 同时，边缘计算通过在本地处理数据，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，但边缘计算与人工智能和5G技术的结合正在成为现代企业解决方案不可或缺的一部分，特别是对于那些需要实时或近实时处理的系统。

例子

作为将技术融入其商业模式的更广泛战略的一部分，沃尔玛计划通过实施边缘计算技术将其超市转变为边缘计算中心。 该策略旨在处理智能货架和库存跟踪系统等物联网设备生成的大量数据。 通过在本地处理数据，沃尔玛能够实时获得洞察并做出决策，例如重新补货和有效管理库存。

结论

许多现代科技研究报告指出，企业若想保持市场竞争力软件开发人员如何利用新兴技术确保企业软件解决方案保持*新状态，需要跟上包括人工智能（AI）、机器人流程自动化（RPA）、云计算和边缘计算等技术趋势。 这些技术是创新背后的驱动力。 以及提高业务流程效率的关键驱动因素。 然而，这些能够提供竞争优势的技术也可能带来潜在的风险，例如数据泄露、运营故障或合规问题。

因此，企业在进行这一转型时，需要制定详细的技术转型策略。 企业可以自行制定这些策略或向第三方顾问寻求专业帮助。

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