如今，商业中的人工智能（AI）正迅速成为企业常用的竞争工具。显然，许多企业已经停止争论人工智能的利弊。从客户服务聊天机器人到数据分析再到预测性建议、深度学习和AI，企业领导者将AI视为必不可少的工具。这使得人工智能不仅是企业应该关注的技术，而且还积极探索如何利用新兴技术，如机器学习、云计算和大数据。如果你不相信人工智能已经准备好处理越来越多的任务，你可以参考IBM的Watson在2011年Jeopardy上的表现。或者考虑一下个人生活中可能已经使用人工智能的设备和服务的各种方式，比如作为智能助手应用程序或设备，如亚马逊的Alexa或苹果的Siri。更不用说其他人工智能应用，比如驾驶汽车时使用的GPS应用。下面简要介绍公司如何在其业务中使用人工智能，以及有关企业如何采用人工智能的一些建议。最近一项调查的结果表明，人工智能可以在从客户支持到个性化等各个领域帮助企业了解竞争对手如何使用人工智能公司不能指望竞争对手告诉他们如何使用人工智能技术。但多亏了互联网，公司可以看到他们的竞争对手是如何使用它的。例如，在网络上搜索“Staples如何使用人工智能”将提供有关该公司如何将人工智能应用于自身的大量信息。接下来，了解竞争对手的网站和社交媒体（尤其是LinkedIn和Facebook），并浏览他们的新闻稿、新闻报道和博客。甚至可能需要查阅时事通讯、年度报告或其他无法在线获取的文献。然后在更广泛的网络上进行行业搜索，例如“医院如何使用人工智能”、“杂货店如何使用人工智能”，甚至更广泛的搜索。例如，当搜索“在企业中使用人工智能”时，您会获得有关人工智能商业用途的各种文章和信息，包括：改进客户决策管理改进软件和制造的质量保证编写代码读取头部CT扫描等医学影像。另一个建议：研究供应链的其他部分（零件、运输、支持等）将如何使用人工智能。不要忘记其他非数字途径。业内人士如果想参与行业活动，可以参加人工智能会议，与参会者交流。当然，你也可以看看人工智能方面的书籍。了解AI可以为您的业务做什么根据您的研究，您应该能够建立一个列表并了解AI可以为您的业务和您所在的行业做什么。AI在几个主要关键领域的应用：机器学习、深度学习、自然语言处理、认知计算等人工智能技术。了解这些是什么，以及每种数据的不同类型和任务，应该有助于企业更好地理解人工智能并了解各种目标的需求和限制。人工智能可以使用什么样的处理，比如图像和语音识别，预测分析。这将帮助企业全面了解人工智能的使用情况，不仅是公司，还有政府、教育、科学和其他研究人员以及其他人。用例：这些功能可以帮助执行哪些特定任务，例如智能代理（用于电话、聊天机器人等）、优化库存订单、预测机器或系统故障、识别计算机威胁、发现欺诈性客户活动。基于此列表，下一步是提供AI可以帮助企业的特定任务和用例的简短列表。为了帮助列出此列表：确定企业正在寻找什么样的好处——提高员工生产力？更快的工作流程？提高产品生产力？降低成本？目标时间框架。然后，根据估计成本、实施时间、风险/收益和总体价值的组合，对该列表进行优先排序。同时，选择一两个较小的任务来为您的企业试验AI。这可能是更大任务的一小部分。作为此处的提示，从非关键业务任务开始，并从非面向客户的任务开始。搜索和比较供应商现在是企业识别潜在技术供应商的时候了，而且不乏顶级人工智能公司。要寻找和比较供应商，公司必须首先评估如何将AI功能添加到公司的IT中，而这又取决于以下因素：IT劳动力（和预算）的规模和深度。企业是否已经具备AI专业知识？开发人员能够添加AI吗？企业的IT人员是否有时间和资源将AI添加到现有的业务IT中？研究、提议和开发新的基于AI的商业计划？您的IT提供商是否提供AI扩展、模块、工具、功能等？AI功能的供应商分为几类：将AI功能添加到其产品中的供应商。这包括从亚马逊、苹果和谷歌到IBM、英特尔和Salesforce的公司，因此企业需要决定他们是否计划使用自有/购买的硬件或云计算资源（或两者）。通过API或其他方法访问特定人工智能功能的提供商。对于一些企业正在寻找的AI能力，目前的供应商可能已经提供了。在其他情况下，企业可以外包。这完全取决于您想要什么、您在本地拥有多少带宽以及您如何配置IT运营。最好的办法是寻求AI专家的帮助，无论是内部顾问还是外部顾问。实施AI项目一旦企业确定了初始AI项目，就需要开始实施它。首先，企业需要制定一个计划，说明具体和总体目标、里程碑计划、估计的硬成本和软成本以及所需资源，其中包括人员技能、硬件和软件。确定谁将受到影响，包括现有资源、供应商、用户。知道谁应该受益，并了解实施可能带来的不利影响。为项目收益设定目标。这包括确定如何衡量结果以及如何将启用AI的方法与以前的方法进行比较。不要忘记与包括用户/客户在内的利益相关者进行沟通。询问他们的想法、偏好和建议，以及在试点和操作版本准备就绪时的培训文件和课程计划。关键：准备好重新审视您的企业AI项目，如果它没有开发和测试，也没有完成。除了跟踪公司选择的AI供应商进行改进外，公司还希望掌握其他AI开发的最新功能。例如，有哪些新功能可用？基础设施性能或价格的哪些改进使现有或新的AI产品现在可行？当然，企业需要了解他们所在行业的其他公司和服务于他们行业的AI供应商，他们正在实施的战略或他们的路线图。避免的挑战和陷阱将AI添加到您的运营和业务中将带来巨大的变化，这里有一些应对挑战的建议：了解AI在您的业务中的工作原理？它的优点是什么？它的缺点是什么？人工智能需要什么样的IT环境？更多内存？较新的硬件级虚拟化？不同的内存或I/O，例如迁移到NVMe或超融合基础架构？数据？还是太少了？数据错误？问正确的问题？寻找能够提供清晰、可操作的警报或其他结果的人工智能工具，而不是无穷无尽的发现。另外，关注为产品/服务提供动力的AI，而不是仍在开发中的AI。值得关注的未来趋势尽管人工智能作为计算机科学的一个分支可以追溯到1950年代，但仅在过去十年中，各种规模的公司都可以使用多种类型的人工智能。这要归功于硬件价格/性能的持续改进、云计算和人工智能技术的进步。与此同时，大数据、物联网、自动驾驶、语音图像识别等技术趋势，正在催生更多AI工具辅助的“目标”。尤其是，企业需要关注云计算的成本和能力，以及正在实施或谈论的人工智能方面，就像几乎所有涉及计算机技术的事物一样，许多能力是不可预测的。
