在过去几个月中，COVID-19病毒对全球产生了巨大影响。据世界卫生组织统计，截至4月28日，全球已有280万例确诊病例，全球超过213个国家报告的确诊死亡病例近19.8万例。COVID-19大流行迫使政府和企业采取对减缓病毒传播至关重要的行动。3月19日，所有40岁以上的加州居民都被要求“避难”，只为基本必需品离开家园。一个月前，这里交通拥堵。此后几天，纽约市、费城、俄亥俄州、特拉华州和许多其他州和城市纷纷效仿。当然，如果我们要对数千人丧生、数十万人被感染的悲剧产生任何影响，这些步骤是必要的。即使采取严厉措施，家庭和社区从COVID-19大流行中恢复所需的时间也至少需要几个月的时间。在人类苦难的背景下，担心企业将如何应对经济放缓充其量只是毫无意义的轶事讨论。然而，COVID-19对世界经济的影响可能会将医疗危机转变为同样重要的金融危机。美国的失业人数每周都在以两位数的速度增长。在中国，COVID-19疫情导致经济自1970年代以来首次出现萎缩，而美国道琼斯指数在三个月内下跌了近35%。美国经济显然将放缓，全球企业都在为经济衰退做准备。人工智能和机器学习的成功案例是否面临风险？在过去的五年中，人工智能(AI)和机器学习(ML)项目已经更接近企业的投资重点。据Gartner称，到2020年，将有14%的组织采用人工智能，另有48%的组织正在考虑。AI和ML得到快速采用和持续关注的原因是它对几乎所有企业的AI/ML技术投资都产生了巨大影响。一家大型跨国银行能够通过部署基于AI/ML的预测来识别更适合关闭模式的目标客户，从而将其新客户关闭率提高一倍。同一组织还通过根据对其他购买产品的兴趣来预测客户何时对购买服务感兴趣来提高成交率。一家保险跨国公司通过专注于拥有集团合同和网站流量高的合同的客户，将追加销售的可能性提高了2.9倍。这些只是AI/ML为消费者和企业带来显着好处的一些用例。对于大多数组织而言，即使在财务健康的经济时代，AI/ML的挑战也不在于衡量投资回报率，而在于项目开发所涉及的重要时间表。鉴于经济萎缩、可能的裁员以及我们未来的低迷，现有和可能的新AI/ML投资将会发生什么？企业应如何应对和适应？人工智能/机器学习在经济低迷时期会起到帮助还是阻碍作用？经济低迷总是会带来很大的不确定性——衰退会不会是短暂而剧烈的？不太严重，但时间更长？即使在最好的时候，为经济衰退做计划也是一个复杂的命题。许多组织在经济衰退开始时反应太慢，而当经济总是复苏时又无法迅速做出反应。每当讨论经济衰退时，企业都不得不开始考虑减少投资，但什么是正确的举措？特别是关于AI/ML投资？AI/ML项目的真正回报通常不是以周为单位来衡量的，而是以更长的时间框架衡量的。AI/ML项目（例如客户流失预测、贷款违约监控、营销活动优化等）历来专注于组织的高度战略领域，以增长或风险管理为目标，使它们成为可以提供丰厚收益的高价值机会，但这也需要大量的资金和资源。企业中的这些AI/ML用例在经济衰退期间甚至更有价值，因此真正的问题不是是否应该重新评估对AI/ML的投资，而是企业如何才能继续增加其AI/ML的价值。经济衰退期间的机器学习计划？随着组织在经济增长放缓期间重新评估他们的投资，最有可能的反应之一是放慢甚至停止招聘新人才，尤其是数据科学家和AI/ML专家等技术娴熟且昂贵的人才。鉴于项目仍需完成但资源不可用或无法获取，企业如何才能继续发展和扩展其AI/ML项目？答案在于利用自动化在现有BI组织中启用全新级别的AI/ML开发人员。AutoML2.0平台几乎可以加速开发AI/ML解决方案所需的所有步骤，并且可以为企业业务带来两个好处：首先，通过简化AI/ML开发生命周期，AutoML2.0可以加速AI/ML的开发项目。时间范围从几个月到几天不等其次，更重要的是，对AutoML2.0平台的投资可以为全新的用户类别提供支持：商业智能开发人员和数据工程师。这些新的AI/ML专家配备了AutoML2.0，不仅可以帮助组织在经济低迷时期扩大AI/ML投资，还可以在经济企稳并恢复增长时提供易于访问的资源。投资复苏无论即将到来的经济衰退持续多久，每个人都可能感受到它的影响，而且影响将是巨大的。在这些经济放缓期间，直观的对策可能是减少对利用AI/ML技术的项目的投资，因为衡量回报需要很长时间。然而，企业必须解决的真正问题不是AI/ML投资是否值得。相反，重点必须转移到通过采用AutoML2.0等新技术来支持每个企业中已有的更多用户，以帮助创建一支由BI专业人员和数据工程师组成的更有能力的技术团队。
