根據 Statista 的統計數據顯示，企業級軟件市場在全球范圍內占據了領先地位，預測到2028年，市場規模將接近3760億美元。企業應用軟件市場的穩健增長，甚至在經濟不景氣的時候也能持續，這充分表明軟件解決方案對于提升企業的運營效率和盈利水平的重要性。然而，鑒于這些解決方案的核心作用，它們必須隨著組織需求的演變和技術市場的發展趨勢而不斷適應和更新。

本文將探討軟件開發人員如何利用新興技術，確保定制的企業軟件解決方案保持最新狀態，并運行高效。

01 AI和生成式AI

生成式人工智能是企業軟件發展中最為充滿活力的趨勢之一，它正在從根本上改變企業處理問題和創新的途徑。這種趨勢的核心，在于人工智能能夠創造新的內容、構思或是基于數據分析的深刻見解，極大地簡化了企業的管理流程和客戶溝通。

人工智能推動的自然語言處理技術，可以模仿人類的回應，實現客戶服務的自動化與個性化。在內容創作層面，AI使得營銷專業人士可以批量生產各種多樣化且吸引人的內容，包括電子郵件營銷和社交媒體帖子。

雖然目前對于人工智能生成內容的質量還有所保留，但預計到2030年，在99%的情況下，人工智能所生成的視覺內容將難以與真實內容區分。

人工智能的另一大應用領域是預測性分析。在這里，生成式人工智能模型能夠預測市場動向和消費者行為，幫助企業快速作出基于數據的決策。AI 驅動的計算機視覺技術能夠自動化地進行庫存追蹤，通過監測異常行為來提升企業場所的安全性，或者輔助自動完成數據錄入、表單處理和身份驗證等任務。

用例

Gucci利用 Salesforce Einstein 工具，通過基于內部數據生成既易于用戶理解、一致性強，又可編輯的回復，以簡化客戶溝通。該解決方案通過向客戶介紹品牌的調性、歷史和產品，幫助個性化客戶互動。在 Einstein 和更多業務自動化工具的幫助下，Gucci 已經進行了四千多次人工智能交互，轉化率提高了 30%。

02 RPA機器人流程自動化

2023年的全球經濟衰退迫使企業尋求既經濟又高效的解決方案，這也推動了機器人流程自動化（RPA）技術的廣泛應用。

用例

Deloitte 通過利用 IBM 的RPA工具來簡化月度管理報告、差旅費用計算、應收賬款和貨幣匯率監控的生成。現在，RPA 機器人只需1小時即可完成以前需要5-8天手動工作的報告，從而節省了員工的時間。

03 云應用

Statista 報告指出，越來越多的公司正逐漸轉向放棄價格昂貴的傳統本地企業軟件，預計到2027年，超過60%的組織將選擇成本更為有效的云計算解決方案。

云端應用程序部署在服務提供商的云平臺上，并通過互聯網進行訪問，這種方式尤其適合中小型企業，因為它能夠快速啟動、大幅減少初期投資并具備良好的擴展性，而且不需要龐大的IT支持團隊。

那些打算從零開始開發應用程序的企業，越來越傾向于采用云原生開發策略。由于云原生應用普遍采用微服務架構和持續集成/持續部署（CI/CD）的實踐，它們能夠實現快速部署和定期更新。這些應用程序專為云環境設計，能夠輕松應對規模擴展、保持靈活性，并實現高效的資源利用，因此成為競爭激烈市場中那些尋求動態發展的企業的首選方案。

用例

Airbnb過去的單一架構限制了公司的擴展和新增功能的速度。為了解決這一問題，Airbnb選擇了將其原有的架構分解成多個微服務，并且在其平臺中采用了云原生技術。這一轉變使得Airbnb能夠更頻繁地更新和部署服務，同時提升了開發團隊的工作效率，進而提高了服務的可靠性。

04 邊緣計算

大約83%的企業高管認為，邊緣計算對于企業要保持未來的市場競爭力至關重要。邊緣計算基于云計算技術，并將計算與數據存儲轉移到靠近數據產生地，滿足當地的主要需求。同時，邊緣計算通過本地處理數據，增強了數據的隱私保護和安全性，也提高了網絡的可靠性和抗壓能力。

雖然邊緣設備管理的復雜性引起了一些關注，但結合了人工智能和5G技術的邊緣計算正在成為現代企業解決方案中不可或缺的一部分，特別是對于那些需要實時或幾乎實時處理的系統。

用例

沃爾瑪作為將技術融入其商業模式的宏觀戰略的一環，計劃通過實施邊緣計算技術，把旗下的超級商場變成邊緣計算中心。這一策略旨在處理智能貨架、庫存追蹤系統等物聯網設備生成的龐大數據量。通過在本地處理數據，沃爾瑪能夠實時獲得洞見并作出決策，比如及時補充貨架商品和高效地管理庫存。

結語

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