现在很难找到一种声称没有使用机器学习、跟人工智能（AI）无关的产品。但有趣的是，其实产品并没有改变，改变的只是营销方法。你会惊讶如此多的产品都在一夜之间都变成了基于AI的解决方案，而其实大多数解决方案都跟人工智能无关，我们在产品营销材料和网站上阅读到的内容仅仅是为了增加吸引力。

AI现状

坦率地说，在这个时代，如果一个厂商声称没有使用人工智能来提高产品性能和表现，那么将很难吸引客户的注意。如果一个产品固步自封，而另一个产品不断进取，例如使用人工智能（即机器学习）来提高产品能力，大多数人都会选择最新和最尖端的产品。

问题是，人们购买后很可能感到失望，因为大部分所谓基于AI的产品都是炒作。企业应意识到人工智能还处于商业化的早期阶段，它有巨大潜力，但是目前的技术和应用还远远没有达到大规模使用的地步。当我观察相关市场时发现，那些研究最新AI应用的厂家正在通过不同的解决方案提供大量的专业服务，以构建他们的产品。

进步的动力

人工智能革命背后的驱动因素是对生产力和质量改进的需求，这对所有企业都很重要，对劳动密集型的前台和后台组织至关重要。设想下，一个语音自助解决方案，也称为交互式语音应答系统（IVR），当客户在使用过程中的某个节点退出时，该系统应用机器学习自己识别问题，然后在不需要人工干预的情况下，对脚本进行适当更改。

人工智能的另一个重要用途是将它嵌入到个自动呼叫分配器（ACD）中，以改进和优化路由。假设ACD能不断优化其路由算法，确保能将事务交付给最适合的客服代表处理。这些例子听起来不错，但它们今天并没有完全成型。目前被称为人工智能的大部分产品，其实都由人类创建和修改业务规则。虽然供应商正努力使解决方案变得更加智能和敏捷，它们的应用和推广方式也随之变化，但这些方法跟过去相比，仍没有质的变化。

过去和未来

30多年前，我接触到的第一个人工智能应用是知识管理（knowledge management，KM），它是一个人工智能仍未完全进入商用成熟期的很好案例。知识管理仍然是机器学习方面的人工智能，它面临的首要问题就是如何不断更新，保证内容与时俱进。如果人工智能起作用，多年前这些就不是问题了。在AI未能真正实施的时代，仍要对系统不断开发，才能达成上述效果。

DMG看好当前的人工智能革命。与以往不同的是，许多公司的IT部门都在进行投资，试图在解决方案中嵌入人工智能。因为客户接触中心需要大量使用这类技术，虽然人工智能的成熟应用尚需时日，但这块市场太潜力巨大了。

思考

人工智能正在推动一轮对IT部门（包括呼叫中心 ）的配套系统和应用程序的大规模投资。虽然人工智能还没有进入广泛的商业应用时期，但许多解决方案的更新正推动供应商重新思考系统逻辑，提供新一代更容易实现和使用的系统，这些系统将设计地比以往更加聪明。

尽管底层技术还不是真正的人工智能，而是机器学习，但许多解决方案，包括智能虚拟代理（IVAs）和机器人过程自动化（RPA）应用程序，将拥有显著的生产力和质量改善。新一代的系统还没有完全启用，但它正在正确的道路上前行，许多解决方案的诞生都比实际公司商用要提前20到30年。