4日益增長的企業(yè)AI趨勢 我們現(xiàn)在在哪里以及我們要去哪里

人工智能比自動(dòng)化和數(shù)據(jù)處理更多嗎?是的 - 還有更多?，F(xiàn)在AI的一些更基本的功能已經(jīng)成熟，我們將看到AI的復(fù)雜性急劇增加，因?yàn)樗兊迷絹碓饺诵曰Ｒ韵潞喴榻B企業(yè)在人工智能方面的位置，以及我們即將開始前進(jìn)的方向。

正如我上面提到的，大多數(shù)公司已經(jīng)采用了人工智能的一些基本功能，并且我們作為用戶可以對(duì)功能的使用感到自信。其中包括個(gè)性化(個(gè)性化廣告，電子郵件，自動(dòng)文本等)和推薦(例如您在Spotify，Netflix或亞馬遜購物卡等應(yīng)用中看到的那些)和其他martech，現(xiàn)在廣泛使用適用于幾乎任何規(guī)模的企業(yè)的可用aaS。還有許多技術(shù)開始達(dá)到高飽和度 - 最重要的是機(jī)器人過程自動(dòng)化(RPA)。我稱RPA是AI的低調(diào)成果，因?yàn)榧词顾哂兄悄?，它也很簡單。它?cè)重于一次自動(dòng)化一個(gè)流程，而不是整個(gè)企業(yè)的垂直流程。RPA為公司節(jié)省了大量的時(shí)間和金錢，但尚未達(dá)到規(guī)模。在最近的一個(gè)詞中，我們會(huì)看到更多的落后者轉(zhuǎn)向RPA采用，而現(xiàn)有用戶尋求優(yōu)化他們已經(jīng)開始的流程。

既然我們已經(jīng)掌握了這些基礎(chǔ)知識(shí)，我們就會(huì)看到許多早期采用者進(jìn)入下一個(gè)層次。我們可以期待越來越多地關(guān)注AI和ML驅(qū)動(dòng)的 預(yù)測分析 -讓企業(yè)從數(shù)據(jù)中提取更多價(jià)值，特別是實(shí)時(shí)，甚至相信它可以為我們做出決策。我們還將看到對(duì)知識(shí)圖表等事物的更深入理解 - 圍繞人工智能如何使用數(shù)據(jù)來尋找我們可能從未夢想過的相關(guān)性。

事實(shí)是人工智能的采用很難。許多公司要么花費(fèi)的時(shí)間比預(yù)期的要多，要么花費(fèi)的時(shí)間超過預(yù)期建立系統(tǒng)來處理它的時(shí)間。文思海輝技術(shù)公司最近的一份報(bào)告回應(yīng)了Gartner之前發(fā)現(xiàn)的情況：85%的AI項(xiàng)目無法兌現(xiàn)其預(yù)期的承諾。Dimensional Research最近發(fā)布的另一份報(bào)告發(fā)現(xiàn)，在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面有8個(gè)組織中有8個(gè)表示這些項(xiàng)目停滯不前，96%的人表示他們在數(shù)據(jù)質(zhì)量，標(biāo)簽和建立模型信心方面遇到了問題。事實(shí)上，即使像IBM，Uber和亞馬遜這樣的高科技巨頭也不得不放棄重大項(xiàng)目 - 總計(jì)數(shù)百萬美元 - 這是由于有時(shí)非常重要的AI挑戰(zhàn)。是否需要成長的痛苦?不必要。到目前為止，有足夠的信息可以做 - 而不是做 - 創(chuàng)建影響力的AI項(xiàng)目。要避免的大事：沒有明確的任務(wù)開始，收集太多數(shù)據(jù)(或不使用它或正確管理它)，使用錯(cuò)誤算法，等待太長時(shí)間以獲得回報(bào)(而不是在實(shí)時(shí)檢查和平衡中工作)方式。)

技術(shù)專家正在看到強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重大改進(jìn)，即人工智能能夠?yàn)槟繕?biāo)導(dǎo)向的行為獲得獎(jiǎng)勵(lì)。它開始獲得常識(shí)。它開始以一種奇怪的方式思考 - 類似于人，這意味著它也有能力開始大量取出工作(參見我最近關(guān)于CMO的文章以及AI將其角色置于危險(xiǎn)中的原因。)這是人工智能從人類到人類的道路上的叉子。有關(guān)高級(jí)AI如何成型的一些具體示例在這里得到了很好的概述。