人工智能的用例逐年增加 拥有专有数据集的大型科技公司正在引领这一趋势

新时代，高科技越来越发达，朋友们看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。朋友要注意什么？今天，我想和你分享一个关于科技的知识。我希望你会喜欢它。

近年来，似乎大多数围绕技术和商业创新的讨论都不可避免地以辩论人工智能的未来潜力告终。虽然从长远来看它似乎是无限的，而且关于AI的未来前景还有许多争论，但人们对AI今天如何工作以及企业如何利用其潜力的了解较少。

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。通过获取将人工智能置于商业模式前沿和中心所需的数据和资源，他们拥有天然的优势。

我们来考虑一下科技巨头如何在语音中使用AI。用苹果Siri，亚马逊和Alexa。两家公司都在收集所有的数据，它们在这些领域的进展翻了一番，这使它们相对于新进入者和挑战者具有长期竞争优势。再比如特斯拉。特斯拉曾被视为挑战者汽车公司，用电池技术取代巨头，而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)曾谈到将特斯拉视为收集司机数据以训练其人工智能的平台。特斯拉从事的不是汽车销售业务，而是人工智能业务。随着时间的推移，他们只是种植汽车来整理数据，以训练他们的人工智能。每次特斯拉司机触摸车轮进行调整时，都会有一个反馈回路，最终训练他们的无人驾驶系统。这就是数据优先的思想，转化为长期的竞争优势。因此，特斯拉总有一天会成为世界上最好的自动驾驶AI的所有者——当他们这样做时，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

现在很多企业的趋势是在智能应用中，通过第三方使用人工智能。人工智能技术广泛应用于零售、电子商务、广告、个性化、物流和客户服务中，并且易于使用。

然而，为了真正获得这项技术的附加值，企业必须将它作为其模型的核心组件。好消息是，你现在可以使用各种开源技术和数据库(例如，谷歌的张量流、Kera、Spark MLlib和微软的认知工具包)来开发和训练你自己的AI。这些平台是在2015年左右发布的，只是为了显示我们在民主化AI的道路上有多早。长寿公司是能够利用自己的数据优化业务增值的公司。

公司需要问的第一个问题是，什么是最适合AI的任务？这不仅仅是一个重复性的任务，比如会计师每月的账目对账或者超市收银台的扫描。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，你如何应对这一变化？你的团队中是否有你需要的人才来充分利用AI而不损害你当前的业务目标？让你的商业未来适应AI，就是要考虑团队中的人才，随着时间的推移做出调整。对于非技术导向的企业，差距可能特别大。

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