如今，業(yè)務(wù)中的人工智能（AI）正迅速成為企業(yè)的一種常用的競爭工具。顯然，很多企業(yè)已不再爭論人工智能的利弊。從客戶服務(wù)聊天機器人到數(shù)據(jù)分析，再到預(yù)測性建議、深度學(xué)習(xí)和人工智能，企業(yè)***都將人工智能視為一種必不可少的工具。

這使得人工智能不僅成為了企業(yè)應(yīng)該關(guān)注的技術(shù)，而且應(yīng)該積極探索如何利用新興技術(shù)，例如機器學(xué)習(xí)、云計算和大數(shù)據(jù)。

如果不相信人工智能已準(zhǔn)備好處理越來越多的任務(wù)，可以參考IBM公司的Watson 2011年在Jeopardy上的表現(xiàn)?；蛘呖紤]一下可能已經(jīng)在個人生活中使用支持人工智能設(shè)備和服務(wù)的各種方式，例如智能助理應(yīng)用程序或亞馬遜的Alexa或蘋果的Siri等設(shè)備。更不用說其他人工智能應(yīng)用程序，例如駕駛汽車時使用的GPS應(yīng)用程序。

以下簡要介紹一下企業(yè)在其業(yè)務(wù)中如何使用人工智能，以及企業(yè)如何采用人工智能的一些建議。

最近的一項調(diào)查結(jié)果表明，人工智能可以在從客戶支持到個性化等領(lǐng)域為企業(yè)提供幫助

了解競爭對手如何使用人工智能

企業(yè)不可能希望競爭對手能夠告知如何使用人工智能技術(shù)。但是多虧有了互聯(lián)網(wǎng)，企業(yè)可以了解競爭對手的應(yīng)用情況。例如，在網(wǎng)絡(luò)搜索“Staples公司如何使用人工智能”，而對于該公司將人工智能技術(shù)應(yīng)用于自身的過程，網(wǎng)絡(luò)將會提供豐富的信息。

接下來，了解競爭對手的網(wǎng)站和社交媒體（特別是LinkedIn和Facebook），瀏覽他們的新聞稿、新聞報道和博客。甚至需要查閱可能無法在網(wǎng)上獲得的通訊、年度報告或其他文獻。然后在更廣泛的網(wǎng)絡(luò)實施行業(yè)搜索，例如“醫(yī)院如何使用人工智能”、“雜貨店如何使用人工智能”，甚至進行更廣泛的搜索。

例如，當(dāng)搜索“在企業(yè)中使用人工智能”時，就會得到各種關(guān)于人工智能的業(yè)務(wù)用途的文章和信息，其中包括：

改善客戶決策管理

改進軟件和制造的質(zhì)量保證

編寫代碼

閱讀頭部CT掃描等醫(yī)學(xué)成像。

另一個建議是：研究供應(yīng)鏈的其他部分（部件、運輸、支持等）將如何使用人工智能。

不要忘記其他的非數(shù)字途徑。如果業(yè)界人士要參加行業(yè)活動，可以參加有關(guān)人工智能的會議，與參人員溝通交流。當(dāng)然，也可以閱讀人工智能的書籍。

了解人工智能可以為企業(yè)做些什么

根據(jù)企業(yè)的研究，應(yīng)該能夠建立一個列表，并對人工智能可以為企業(yè)以及其所在行業(yè)做些什么建立一些認(rèn)識。

在幾個主要關(guān)鍵領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用：

人工智能技術(shù)的類型，如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和認(rèn)知計算。了解這些是什么，以及每種數(shù)據(jù)和任務(wù)的不同類型，應(yīng)該有助于企業(yè)更好地了解人工智能，并了解各種目標(biāo)的需求和限制。

人工智能可以使用哪種處理方式，例如圖像和語音識別，預(yù)測分析。這將有助于企業(yè)全面了解人工智能的用途，不僅僅是公司，還包括政府、教育、科學(xué)和其他研究人員，以及其他人。

用例：這些功能可以幫助完成哪些特定任務(wù)，例如智能代理（用于電話、聊天機器人等）、優(yōu)化庫存訂單、預(yù)測機器或系統(tǒng)故障、識別計算機威脅、發(fā)現(xiàn)欺詐客戶活動。

根據(jù)此列表，下一步是提供一份簡短的列表，列出人工智能如何幫助企業(yè)的特定任務(wù)和用例。

要幫助制作此列表，請執(zhí)行以下操作：

決定企業(yè)希望獲得什么樣的福利——提高員工生產(chǎn)力？更快的工作流程？提高產(chǎn)品生產(chǎn)率？降低成本？

目標(biāo)時間范圍。

然后，根據(jù)估計成本、實施時間、風(fēng)險/收益和整體價值的組合，對該列表進行優(yōu)先級排序。

同時，選擇一個或兩個規(guī)模較小的任務(wù)來為企業(yè)嘗試人工智能。這可能是更大任務(wù)中的一小部分。在此給出提示，從非業(yè)務(wù)關(guān)鍵的任務(wù)開始，以及從不面向客戶的任務(wù)開始。

搜索并比較供應(yīng)商

現(xiàn)在是企業(yè)確定潛在的技術(shù)供應(yīng)商的時候了，而頂級人工智能公司并不缺乏。

為了找到并對供應(yīng)商進行比較，企業(yè)首先必須評估如何將人工智能功能添加到公司的IT中，而這又取決于以下因素：

IT員工的規(guī)模和深度（以及預(yù)算）。企業(yè)是否已經(jīng)擁有人工智能的專業(yè)知識？開發(fā)人員是否能夠添加人工智能？企業(yè)的IT員工是否有時間和資源將人工智能添加到現(xiàn)有的業(yè)務(wù)IT中？研究、提出和開發(fā)基于人工智能的新業(yè)務(wù)計劃？

企業(yè)的IT提供商是否提供人工智能擴展、模塊、工具、功能等。

人工智能功能的供應(yīng)商涵蓋幾個類別：

為其產(chǎn)品添加了人工智能功能的供應(yīng)商。這包括從亞馬遜、蘋果和谷歌到IBM、Intel和Salesforce等公司，因此企業(yè)需要決定是否計劃使用所擁有/購買的硬件或云計算資源（或兩者兼而有之）。

通過API或其他方法訪問特定人工智能功能的供應(yīng)商。

對于企業(yè)正在尋球的一些人工智能功能，當(dāng)前的供應(yīng)商可能已經(jīng)提供。而在其他情況下，企業(yè)可以外包。這一切都取決于企業(yè)想要什么，企業(yè)內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心有多少帶寬，以及企業(yè)如何配置IT運營。

企業(yè)最好的選擇是獲得人工智能專家的幫助，無論是內(nèi)部人員還是外部顧問。

實施人工智能項目

一旦企業(yè)確定最初的人工智能項目，就需要開始著手實施。

首先，企業(yè)需要制定計劃，說明具體和一般目標(biāo)、里程碑計劃、估計硬成本和軟成本以及所需的資源，其中包括人員技能、硬件和軟件。

確定哪些人將受到影響，包括現(xiàn)有資源、供應(yīng)商、用戶。了解誰應(yīng)該受益，同時了解實施過程中可能產(chǎn)生的負(fù)面影響。

為項目利益設(shè)定目標(biāo)。這包括確定如何測量結(jié)果，以及如何比較啟用人工智能的方法和先前的方法。

不要忘記與利益相關(guān)者（包括用戶/客戶）溝通。當(dāng)試驗和操作版本準(zhǔn)備就緒時，詢問他們的想法、偏好和建議，以及培訓(xùn)文檔和課程計劃。

關(guān)鍵：隨時準(zhǔn)備重新訪問

企業(yè)的人工智能項目如果沒有開發(fā)和測試意味著并沒有完成。除了跟蹤企業(yè)選擇的人工智能供應(yīng)商進行改進外，企業(yè)還希望掌握其他人工智能開發(fā)的最新功能。例如，有哪些新功能可用？基礎(chǔ)設(shè)施性能或價格的哪些改進使現(xiàn)有或新的人工智能產(chǎn)品現(xiàn)在可行？

當(dāng)然，企業(yè)需要了解行業(yè)中的其他公司以及為其行業(yè)服務(wù)的人工智能供應(yīng)商，他們正在實施的策略或者他們的路線圖。

要避免的挑戰(zhàn)和陷阱

企業(yè)的運營和業(yè)務(wù)添加人工智能將是一個巨大的變化，以下是應(yīng)對挑戰(zhàn)的一些建議：

了解企業(yè)采用的人工智能是如何工作的？它的優(yōu)勢是什么？缺點是什么？

人工智能需要什么樣的IT環(huán)境？更多內(nèi)存？更新的硬件級虛擬化？不同的內(nèi)存或I/O，如遷移到NVMe或超融合基礎(chǔ)設(shè)施？

企業(yè)是否為其人工智能應(yīng)用程序提供過多的數(shù)據(jù)？還是太少了？錯誤的數(shù)據(jù)？詢問的是正確的問題嗎？

尋找能夠給出清晰、可操作的警報或其他結(jié)果的人工智能工具，而不是無窮無盡的發(fā)現(xiàn)。

另外，關(guān)注為產(chǎn)品/服務(wù)提供支持的人工智能，而不是仍在開發(fā)中的人工智能。

值得關(guān)注的未來趨勢

盡管人工智能作為計算機科學(xué)領(lǐng)域一個分支，其歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，但只有在過去的十年中才為各種規(guī)模的公司提供多種類型的人工智能。這要歸功于持續(xù)的硬件價格/性能改進、云計算和人工智能技術(shù)的進步。

與此同時，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛車輛、語音和圖像識別等技術(shù)趨勢正在生成更多的“目標(biāo)”，為人工智能工具提供幫助。

特別是，企業(yè)需要關(guān)注云計算的成本和功能，以及正在實施或談?wù)摰膬?nèi)容，人工智能是明智的，像幾乎涉及計算機技術(shù)的事物一樣，許多的功能都無法預(yù)測。

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