广义人工智能由可以自行处理各种任务的设备或系统组成。广义人工智能的延伸最终导致了机器学习的发展。作为人工智能的扩展，机器学习 (ML) 分析一系列计算机算法来创建自动执行操作的程序。无需明确的编程操作，系统就可以学习并改善整体体验。它探索大量数据以找到共同模式并通过学习制定分析模型。
人工智能操作
AIOps 是人工智能在 IT 运营中的应用。它对于混合、分布式和动态环境中的现代 IT 管理特别有用。AIOps 已成为现代数字组织的关键运营组件，围绕软件和算法构建。
机器学习
机器学习运营 (MLOps) 描述了一套成功帮助企业运行人工智能的最佳实践。它由创建、运行和维护机器学习模型的技能、工作流程和流程组成，以帮助组织内的各种操作流程。
持续智能
商业智能模型已转变为持续智能，其中动态技术基础设施与持续部署和交付相结合以提供持续智能。简而言之，云中提供的软件将与公司的数据集成，利用人工智能/机器学习为组织当前可能遇到的问题提供实时答案。
持续创新
这个过程需要持续的反馈循环来开发有价值的产品并建立可行的商业 模式。持续创新是一种思维方式，产品和服务的设计和交付是围绕客户的问题而不是创始人的技术解决方案进行调整的。
技术建模
技术建模是一门学科，为公司持续创新提供基础，从而开发增量产品。同时还寻找可为长期成功铺平道路的突破性创新产品。在一种杠铃策略中，技术建模建议采用双面方法，一方面，保持持续创新作为商业 模式的核心部分。另一方面，它押注于未来有潜力突破、跨越的发展。
商业工程
科技商业模式模板
技术 商业模式由四个主要组成部分组成：价值 模型 （价值主张、 使命、 愿景）、技术 模型 （研发管理）、 分销 模型 （销售和 营销 组织结构）和财务 模型 （收入模型、成本结构、盈利能力）和现金产生/管理）。这些要素结合在一起可以作为构建坚实的技术商业 模式的基础。
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