如今，組織必須應對如此多的突發(fā)行為，以至于中央控制這一唯一的應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(guò)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(jìn)一步淡出?？傆幸惶?，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(guò)管理協(xié)調的自治來(lái)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，它使計算和數據存儲距離需要的位置更近，以縮短響應時(shí)間并提供更好的操作?，F在， AI 的 邊緣，可以提供一大堆的新的可能性。在 邊緣AI，在 AI 其他算法在硬件設備或分布式軟件代理上本地處理。它使用從設備/代理生成的數據并對其進(jìn)行處理，以在不到幾毫秒的時(shí)間內提供實(shí)時(shí)見(jiàn)解，并允許模式識別，快速決策和更好的措施來(lái)應對緊急情況。我們看到了在智能建筑，智能城市和智能工業(yè)4.0供應鏈中的實(shí)際應用。盡管大多數可見(jiàn)的示例都在物理基礎架構內部和周?chē)?，但邊緣的AI也開(kāi)始在客戶(hù)，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則已經(jīng)預先計劃好了，不能適應不斷變化的條件。有人需要提前編程這些規則，決策和行動(dòng)。低代碼或無(wú)代碼會(huì )縮短緊急情況下的更改時(shí)間。另一個(gè)很好的方法是學(xué)習出現的情況并在飛行中調整規則，決策和行動(dòng)。這需要與過(guò)去不同的信任級別，尤其是在無(wú)監督學(xué)習的情況下。通過(guò)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對更快的出現。組織必須學(xué)習新的自由度和信任度，才能利用競爭所必需的速度。

啟用數字孿生以管理適應性

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

組織將不得不應對突發(fā)事件，這些突發(fā)事件的足跡可能會(huì )出現在大，快速和黑暗的數據，事件或內容中。這將需要新的能力，技能和數字技術(shù)的協(xié)調組合。擁抱并利用新興技術(shù)的組織可能會(huì )在邊緣利用人工智能并對其進(jìn)行良好管理以實(shí)現競爭優(yōu)勢。