整合人工智能技术，帮助企业实现目标

人工智能是现代科学的一个奇迹，它带来了许多以前不可思议的可能性。 由于人工智能，行业中的许多事情变得更加高效和高效。

谈到人工智能在商业中的作用，它在商业世界中有着广泛的应用。 人工智能正在影响各个行业的每一项商业活动，从平凡到壮观。 人工智能技术对于那些正在寻找保持竞争优势的方法的公司来说正逐渐变得重要，因为它们被广泛使用。

以下是一些正在改变我们业务流程的 AI 统计数据。

• 根据财富商业洞察，2021 年全球人工智能市场为 474.7 亿美元，预计到 2028 年将增长到 3603.6 亿美元，在预测期内的复合年增长率为 33.6%。
• 据Gartner 称，到2021 年，企业对人工智能的使用增加将创造 2.9 万亿美元的商业价值和 62 亿小时的工作效率。
  
• 另一项与人工智能业务价值相关的 Gartner 预测强调，决策支持/增强是按业务增值计算的最大类型的人工智能，采用的早期障碍最少。 该预测预测，到 2030 年，决策支持/增强将超越其他类型的人工智能计划，占全球人工智能衍生商业价值的 44%。

• 据《福布斯》报道，83% 的企业认为人工智能是当今企业的战略重点。
  
• 尽管人工智能在商业中的作用越来越大，但许多公司都面临着开发和实施方面的挑战，这些人工智能问题需要得到解决。 在本博客中，您将了解集成 AI 技术的六步方法以及 AI 在业务中的优势，这些优势可以帮助企业实现目标。

现在让我们深入研究实现公司目标的技术。

人工智能技术实施

1.熟悉技术

公司必须首先确定哪些技术执行特定类型的活动，以及它们的优势和局限性，然后才能参与人工智能程序。 例如，商业中人工智能的一些例子是机器人流程自动化和基于规则的专家系统，它们的工作方式都很清楚，但都没有学习和进化的能力。

另一方面，深度学习擅长从大量标记数据中提取知识，但几乎不可能理解它是如何做到的。 这在金融服务等高度监管的领域可能会很麻烦，监管机构要求了解为什么会做出这样的选择。

有几家公司通过为这项工作寻求不正确的技术来浪费时间和金钱。 另一方面，公司可以更好地评估哪些技术最能满足特定需求，与哪些供应商打交道，以及如果他们对各种技术有透彻的了解，可以多快实施系统。 要获得这种理解，通常需要在 IT 或创新团队内部进行持续的研究和教育。

2. 了解您的业务需求

审查您的业务并确定可以使用基于 AI 的解决方案解决哪些战略痛点。 第一步是弄清楚公司的哪些部分可以从认知应用程序中获得最大收益。 商业中的人工智能可以提供预测性见解。 它可以帮助您实现流程自动化。 您可以通过检查来找出您公司的目标。 它们通常是公司中知识（从数据分析或文本集合中获得的洞察力）需求量很大但由于某种原因无法获得的部分。

集成人工智能的下一步是建立人工智能计划，对需求和能力进行全面评估，然后制定优先项目组合。 使用人工智能的公司应在三个方面进行评估：

• 识别可能性
• 评估用例
• 选择合适的技术

在技​​术上和组织上实施提议的 AI 解决方案有多难？ 在商业中推出人工智能应用程序的优势是否值得花时间和精力？

Gartner 通过“ AI and ML Development Strategies ”调查进行了一项在线研究。 根据调查，2019 年一个组织中的 AI 项目平均估计数量为 4 个，但受访者预计未来三年内将包括 15 个项目。 这表明，到 2022 年，接受调查的组织预计平均有 35 个 AI 或 ML 项目到位。

3. 优先考虑价值的主要驱动因素

确定公司需求后，您需要确定AI 在业务项目中可能带来的业务和财务收益。 考虑人工智能的不同实施，并通过关注短期目标并尽可能展示财务或商业价值，尝试将每一个实施与实际结果联系起来。

在考虑目标时，请记住价值驱动因素（例如提高客户价值或提高员工效率）与更好的公司业绩同样重要。 考虑机器而不是人是否可以更有效地执行某些耗时的任务。

驱动价值检查每个用例所考虑的人工智能工具是否真正有能力。 例如，一些企业可能会对聊天机器人和智能代理感到沮丧，因为它们中的大多数目前无法在简单的编程场景之外与人类解决问题相匹配（尽管它们正在迅速改进）。 其他技术，例如机器人过程自动化，可能会加快发票等简单程序，但可能会减慢更复杂的制造系统。

4. 启动试点

公司应该先从试验项目开始，然后再在整个组织中推出认知应用程序，因为当前和预期的人工智能能力之间的差异并不总是很明显。

概念验证试点专为具有高商业价值的项目而设计。 它们还允许组织一次测试一种以上的技术。 采取额外的预防措施，避免受到技术供应商影响的高级管理人员的项目“注入”。

如果您的公司计划这样做，请考虑建立一个卓越的认知中心或同等结构来处理许多飞行员。 这种方法有助于培养企业内必要的技术技能和能力，以及将小型试点转变为具有更高效果的大型应用程序。

在 MemSQL 委托进行的一项关于在工作场所采用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)的调查中，65% 的受访者正在工作并准备使用，ML/AI 指出采用 ML 和 AI 的重点是以便做出更明智的业务决策，并强调这些技术对分析的重要性。

5. 扩大规模

许多公司已经成功启动了认知试点，但它们在整个组织中实施人工智能的效率并不高。 使用人工智能的公司需要精确的扩展计划以实现其目标，这需要技术专家和自动化业务流程的所有者之间进行协调。

将人工智能与现有系统和流程集成几乎通常需要扩大规模，因为认知技术通常协助单个任务而不是整个流程。

在开始扩大规模之前，公司应考虑所需的集成是否可行。 商业中人工智能的一个例子是可扩展性，如果商业中的人工智能应用依赖于难以获得的专有技术，那么可扩展性将受到限制。 确保您的企业主和 IT 团队在试验阶段之前或期间讨论可扩展性问题。 即使使用像 RPA 这样的相对基本的技术，围绕 IT 的最终运行也很难成功。

根据麦肯锡对8 个业务功能的 33 个 AI 用例的调查，结果表明 AI 正在为公司带来有意义的价值。 据报道，超过 44% 的受访者在部署 AI 的业务部门中通过采用 AI 节省了成本，平均而言，采用 AI 使业务部门的成本降低了至少 10%。 受访者可能会报告来自营销和销售、产品和服务开发以及供应链管理领域的人工智能用例的收入增长。

6.从小处着手

但是，当您刚开始时，请谨慎考虑如何在业务中应用 AI，即不要将所有数据都投入到您的第一个项目中，并寄希望于最好的结果。

从一个小样本数据集开始，应用 AI 来展示其中包含的价值。 然后，在取得一些胜利之后，在利益相关者的完全支持下战略性地推出解决方案。 然后，您可以继续查看您的 AI 对新数据集的工作情况，然后再将其用于您从未见过的数据。

在确认您的初始计划是否适合规模化（或者您是否需要在继续之前改变您的方法）之后，您可以从低成本、低风险的项目转向更雄心勃勃的计划：这些早期学习对于避免代价高昂的项目至关重要未来的错误。

经常问的问题

Q1。 如何构建人工智能？

A.创建人工智能系统与标准计算机编程的不同之处在于软件不会自动改进自身。 在构建 AI 时，需要牢记六个主要步骤。

• 识别问题
• 准备数据
• 选择算法
• 训练算法
• 选择一种编程语言
• 在选定的平台上运行

Q2。 如何使用人工智能？

A.近年来，人工智能的发现得益于处理能力的进步、海量数据的可用性和创新算法。

人工智能被视为社会数字革命的关键组成部分，预计未来的使用将带来重大变化。 以下是人工智能带来变革的几个行业。

• 语音识别
• 医疗保健技术
• 流媒体服务
• 聊天机器人
• 农业领域的人工智能
• 制造业
• 运输
• 网络安全

Q3。 人工智能如何帮助企业？

A.以下是人工智能帮助企业发展和监控其进展的几种方式：

• 情感分析是一个自动化过程，用于监控和分析人们在不同类型文本中的情感和观点。
• 借助强大的竞争情报，您可以跟踪竞争对手所做的一切——从产品到人员再到促销活动，并做出最明智的决定。
• AI 中的销售预测可以让您在仍有时间避免问题的同时发现潜在问题。
• 通过预测分析，人工智能将信息转化为知识，并提供对未来的洞察力。

结论说明

将人工智能集成到任何公司都是一项艰巨的任务。

它需要深入的知识、大量的时间和对精确度的承诺。 此外，与其关注人工智能如何为您的特定业务带来价值并确定最需要它的地方，不如关注人工智能如何为您的特定业务增加价值并确定最需要成功实施它的地方。

然后，借助人工智能开发公司的帮助和知识，您可以将您的人工智能商业理念付诸实践，并利用人工智能的挑战性领域产生长期价值。