这是我的关于人工智能变革的系列文章的最后一篇。第三篇文章探讨了人工智能团队所扮演的角色；第二篇文章则讨论了数据团队的重要性；而第一篇文章则着重阐述了信任这一关键要素。
对许多组织来说，人工智能的最终目标很简单：让企业能够做出更明智的决策并采取相应的行动，甚至可以实现自主决策。而要做到这一点，就需要人工智能系统和人类用户都能获取到可靠、可信的数据，正如本系列文章前几篇所阐述的那样。
但从历史上看，能够访问企业数据的人士往往都是那些具备技术能力或熟悉数据处理流程的人士，比如数据分析师、数据科学家和工程师。而大多数业务人员则没有相应的技能或工具来处理数据。因此，业务人员及其上级通常不得不依赖这些技术专家来生成报告、制作仪表板或解答复杂问题。而这些数据的获取依赖于预先建立好的数据处理流程。这样一来，不仅会导致数据传递的延迟，还会增加业务部门与技术团队之间出现沟通不畅的风险。
此外，那些数据处理流程都是基于业务用户在某个特定时间点所表达的业务需求而设计的，同时，输入的数据也必须符合预先定义的数据模型、仪表盘和报告格式。但实际上，业务需求是不断变化的，而且往往存在各种难以预测的特殊情况。业务需求具有动态性，而非静态不变。如果人工智能想要真正发挥其变革性作用，就必须能够适应这种动态变化的情况。
从仪表盘到对话界面
许多现代人工智能界面允许用户使用自然语言与智能体及其所处理的数据进行交互。这样一来，业务人员无需操作仪表板或编写查询语句，只需通过对话的方式提出问题并查看数据即可。
不过，这种新的交互模式带来了一个重要的挑战：各组织要如何确保对话式人工智能的响应和行为基于可靠的数据？只有这样，其输出的结果才能做到准确、可解释，并且能够被有效管控。
答案依然在于底层的数据基础。
一个值得信赖的、面向所有人的数据交易平台
Denodo平台为业务用户提供了一个数据市场。在这个集中式的平台上，用户可以查找并使用企业内部各种可靠的数据资源。
数据市场的工作方式与电子商务平台类似，用户可以轻松找到自己所需的数据集。如果你的用户能在亚马逊上购物，那么他们同样可以使用Denodo的数据市场。希望你机构中的用户都能使用这一服务！
借助Denodo的最新版本——Denodo Platform 9.4，这一体验变得更加出色。该版本引入了一种对话式人工智能界面，该界面直接集成在数据市场中。用户可以通过与嵌入在Denodo平台中的智能推理系统的多轮对话来提出问题、探索企业数据。而这一切都得益于数据市场所提供的强大数据发现、访问和传输功能。
这使得业务用户能够：
- 可以用自然语言提出各种问题，这些问题可以是简单的（比如“上个季度美国的营收是多少？”），也可以是需要深入分析的复杂问题（比如“请分析上个季度营收下降的原因，并提出解决方案”）。
- 可以直接查找、获取并使用各种基础数据产品，包括了解人工智能系统在做出各种决策和采取相应行动时所使用的数据。
- 可以以交互式的方式探索各种见解，同时还能进行持续的对话。用户可以轻松获取所需数据，从而便于进一步分析。
最重要的是，所有的交互都基于可靠且经过妥善管理的数据产品来进行。简而言之，业务人员可以与企业中的数据进行“对话”，并且能够信任这些互动所带来的结果。
让整个组织都充满活力/让整个组织都能发挥最大潜能
当业务人员能够轻松获取可靠的数据时，企业就能发挥出巨大的潜力。那些原本需要耗费大量时间来收集数据的决策，现在可以在几分钟内完成。来自财务、运营、营销等各个部门的员工都可以独立地分析数据，获取有价值的洞察。而人工智能助手则可以与人类决策者协同工作，利用实时信息来补充他们的专业判断力。
因为这种架构基于一个统一的逻辑数据层来存储所有企业数据，所以各组织能够保持数据的实时性。同时，业务上下文也能保持一致性。此外，各项政策规定也能在每一次交互中得到妥善执行。
人工智能驱动型企业的未来
智能代理型人工智能代表着组织运作方式的巨大变革。未来，人工智能系统将越来越能够监控各项业务运营情况，发现各种机会，并针对不同业务领域提出相应的解决方案或采取行动。不过，这一愿景的实现取决于一个关键因素：信任。
人工智能必须以以下特点的数据为基础：
- 直播/现场表演
- 与上下文相关/具有上下文关联性
- 受统治/被管理
逻辑数据管理为这一切的实现奠定了基础。
借助Denodo平台9.4中的各项创新功能，各组织能够夯实基础，加速从人工智能实验阶段向可靠、可投入实际使用的AI系统的过渡过程。