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推动人工智能从幻想走向现实的七个要素

人工智能(AI)不仅抓住了大众的想象力，也赢得了全世界企业的坚定关注。这篇文章解释了为什么人工智能现在是企业的关键技术，以及任何人工智能计划成功的七个关键因素。

世界各地的市场领先者和快速跟随者品牌的董事会成员和cxo们总是对市场的混乱保持警惕，并寻求保持竞争优势人工智能作为下一个大赌注。由于是颠覆性商业模式和技术的早期采纳者/适配器，市场领先者和快速跟随者品牌不仅占据了最大的市场份额，也获得了最大的利润。他们是他们的细分市场的领头羊。-想想苹果，谷歌，甚至特斯拉。

市场领导者往往采取“单打独斗”的策略，而快速跟随者则对共同创新和共同创造持开放态度。快速跟风者也会做出反应，等待市场领先者就位，然后再投入。

According to Constellation Research, though these leader brands are yet to achieve the full potential of mass personalization (market segmentation of one), their next rush is focused on investments in artificial intelligence use cases and pilots, and in establishing ‘co-create’ or ‘co-innovate’ partnerships with vendors. Their initiatives in AI’s subsets of machine learning, deep learning, natural language processing, and cognitive computing have been steadily moving from science projects to new digital business models powered by smart services. A good example of this shift comes from machine learning services that analyze sentiments or address fraud management patterns in commerce.

对于一个把赌注押在人工智能数字项目上的组织来说，目标必须是精确决策。成功的企业人工智能项目需要的不仅仅是强大的算法或访问数据科学家。到目前为止，市场领导者和快速追随者发现了以下七个需要培养的特质:

• 大量的数据:大数据集之争与拥有更多数据无关。最终目标是构建映射数据内连接的最大图。更多的数据将提高洞察的准确性，并允许更多的模式出现。

• 大规模计算能力:胜出的品牌将拥有或有机会获得负担得起的计算能力。人工智能的最终衡量标准不仅在于“根据计算能力定价”，还可能包括“每千瓦时成本”。因此，最便宜的计算能力可能决定人工智能服务的成本结构。

• 时间:在人工智能领域，时间是不可替代的。算法需要时间来改进，数据集的收集也需要时间来提高精度。网络中更多的互动依赖于时间。因此，早期的采用者获得了时间的优势。

• 优秀的数学人才:模式的发现，新算法的创造，以及将人类直觉应用于计算的能力，都需要卓越的数学才能。人类使人工智能成为可能，而算法的好坏取决于构建它们的数学天赋。要想成功，就需要雇佣“数字技工”，也就是那些能够平衡右脑和左脑技能的人。

• 特定于行业的专业知识:垂直行业经验将成为AI智能服务的关键差异化因素。人工智能系统越先进、越专业化，它与最终用户的相关性就越大。

• 自然的用户界面和体验:预计人工智能系统将来会模仿人类的互动。感官和可视化功能、声音、手势等方面的接口将改进，提供自然的、类似人类的能力。

• 智能推荐引擎:人工智能的输出是精确决策。人工智能系统增强了人类。出现的推荐引擎将支持选择，加速决策，并最终提供提供态势感知的过滤器。

我们认为，人工智能的价值将来自于通过数字转型项目出现的智能服务。亚博比分直播不仅仅是自动化，这些人工智能驱动的智能服务还将为未来的商业模式提供动力，这些商业模式依赖于数字技术、数据和算法的洞见。你的董事会会议室里很快会出现这样一个问题:我们如何培养这些特质，以确保我们的人工智能投资获得成功?