人工智能的用例正在逐年增加 拥有专有数据集的大型技术公司正在引领这一潮流
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
近年来，似乎大多数关于技术和商业创新的讨论都不可避免地争论人工智能的未来潜力。虽然从长远来看似乎是无限的，对于AI的未来前景仍有许多争议，但人们对AI今天是如何工作的，企业如何利用其潜力，却知之甚少。
毫无疑问，人工智能的用例在逐年增加。这种采用与大数据的增长和部署成本的降低有关。拥有专有数据集的大型科技公司正在引领这一趋势。通过访问将人工智能置于商业模式的前沿和中心所需的数据和资源，他们拥有天然的优势。
让我们考虑一下科技巨头如何在语音中使用AI。苹果和Siri，亚马逊和Alexa。这两家公司都在收集所有的数据，它们在这些领域的进步成倍增长，与新进入者和挑战者相比，它们拥有长期的竞争优势。另一个例子是特斯拉。特斯拉一度被视为挑战者汽车公司，用电池技术取代巨头，另一种考虑特斯拉的方式是成为自动驾驶市场的领导者。埃隆马斯克(Elon Musk)曾谈到特斯拉是一个收集驾驶员数据以训练其AI的平台。特斯拉从事的不是汽车销售业务，而是人工智能业务。他们只是种植汽车来整理数据，并随着时间的推移训练他们的人工智能。每次特斯拉司机触摸车轮进行调整，反馈回路最终都会训练他们的无人驾驶系统。这就是数据优先的理念，转化为长期竞争优势。因此，特斯拉总有一天会成为世界上最好的自动驾驶AI的拥有者——当他们这样做的时候，他们肯定会向司机收取额外的费用。
利用人工智能获得竞争优势
如今，许多企业的趋势是在智能应用中并通过第三方使用人工智能。人工智能技术在零售、电子商务、广告、个性化、物流和客户服务中广泛且容易获得。
然而，为了获得这项技术的附加值，企业必须将其作为其模型的核心组成部分。好消息是，你现在可以使用各种开源技术和数据库(如Tensor Flow、Kera、谷歌的Spark MLlib和微软的认知工具包)来开发和训练自己的AI。这些平台是在2015年左右发布的，只是为了展示我们在人工智能民主化方面有多早。长寿公司可以利用自己的数据优化业务增值。
公司需要问的第一个问题是什么任务最适合AI？这不仅仅是一个重复性的任务，比如会计师每月的账户对账或者在超市收银台扫描。这是机器人过程自动化(RPA)的利基市场——但它本身不是人工智能的一种形式。
第二个问题是如何收获和利用大数据。是否有提高数据质量的空间，以及如何将其与您的业务目标联系起来？对此进行分类将有助于缩小差距。
为了从人工智能中获得最大价值，公司还必须考虑现有的流程和角色。它如何影响现有的公司活动，你如何应对这种变化？你的团队中有必要的人才来充分利用人工智能而不影响你当前的业务目标吗？未来让你的业务适应AI，就是要考虑团队中的人才，随着时间的推移进行调整。对于不是技术导向的企业，差距可能特别大。
本文就为大家讲解到这里了。