如今，組織必須應(yīng)對如此多的突發(fā)行為，以至于中央控制這一唯一的應(yīng)對機制似乎已逐漸成為一種占主導地位的管理模式。必須通過制定目標，約束，界限和允許的邊緣行為，將自由從中間派思想中進一步淡出。總有一天，軟件和硬件代理將自行協(xié)商其對業(yè)務(wù)成果的貢獻，但在此之前，組織將必須通過管理協(xié)調(diào)的自治來做好準備。

了解邊緣的潛力

邊緣計算是分布式計算的一種形式，它使計算和數(shù)據(jù)存儲距離需要的位置更近，以縮短響應(yīng)時間并提供更好的操作?，F(xiàn)在， AI 的 邊緣，可以提供一大堆的新的可能性。在 邊緣AI，在 AI 其他算法在硬件設(shè)備或分布式軟件代理上本地處理。它使用從設(shè)備/代理生成的數(shù)據(jù)并對其進行處理，以在不到幾毫秒的時間內(nèi)提供實時見解，并允許模式識別，快速決策和更好的措施來應(yīng)對緊急情況。我們看到了在智能建筑，智能城市和智能工業(yè)4.0供應(yīng)鏈中的實際應(yīng)用。盡管大多數(shù)可見的示例都在物理基礎(chǔ)架構(gòu)內(nèi)部和周圍，但邊緣的AI也開始在客戶，合作伙伴和員工邊緣接口上工作。這導致更多的軟件機器人，助手和代理被利用。

信任AI和算法以提高自由度

如今，機器和軟件的編程規(guī)則已經(jīng)預先計劃好了，不能適應(yīng)不斷變化的條件。有人需要提前編程這些規(guī)則，決策和行動。低代碼或無代碼會縮短緊急情況下的更改時間。另一個很好的方法是學習出現(xiàn)的情況并在飛行中調(diào)整規(guī)則，決策和行動。這需要與過去不同的信任級別，尤其是在無監(jiān)督學習的情況下。通過給出硬件和軟件目標和約束條件，這些自由度級別可以擴大以應(yīng)對更快的出現(xiàn)。組織必須學習新的自由度和信任度，才能利用競爭所必需的速度。

啟用數(shù)字孿生以管理適應(yīng)性

每個物理設(shè)備和軟件代理都將具有表示其邏輯自我(雙胞胎)的交互式模型的數(shù)字形式?？梢耘c其他雙胞胎互動觀察這些模型，以觀察，管理和更改其行為。挖掘數(shù)字孿生的行為將創(chuàng)建可觀察的行為，可以將其疊加在時間軸或其他形式的觀察中。數(shù)字孿生是一種了解硬件或軟件代理的行為是好是壞的實用方法，以便管理人員可以采取適當?shù)拇胧?/span>

組織將不得不應(yīng)對突發(fā)事件，這些突發(fā)事件的足跡可能會出現(xiàn)在大，快速和黑暗的數(shù)據(jù)，事件或內(nèi)容中。這將需要新的能力，技能和數(shù)字技術(shù)的協(xié)調(diào)組合。擁抱并利用新興技術(shù)的組織可能會在邊緣利用人工智能并對其進行良好管理以實現(xiàn)競爭優(yōu)勢。