人工智能（AI）解释 人工智能，简称AI。即英文Artificial Intelligence的缩写。用最简单的术语来说，人工智能代表人工智能是指模仿人类智能来执行任务的系统或机器，并且可以根据收集的信息迭代地改进自己。AI以多种形式表现出来。以下是一些示例：

聊天机器人使用AI更快地了解客户问题并提供更有效的答案

智能助手使用AI从大型自由文本数据集中解析关键信息，以改进调度

推荐引擎可以根据用户的观看习惯为电视节目提供自动推荐

人工智能更多地是关于超能力思维和数据分析的过程和能力，而不是任何特定的格式或功能。虽然人工智能带来了高功能、类似人类的机器人接管世界的图像，但人工智能并不是要取代人类。它旨在显着提高人类的能力和贡献。这使它成为非常宝贵的商业资产。

人工智能术语 人工智能已成为执行曾经需要人工输入的复杂任务的应用程序的统称，例如在线与客户通信或下棋。该术语通常与其子领域互换使用，包括机器学习和深度学习。但是，存在差异。例如，机器学习专注于构建系统，这些系统根据它们使用的数据来学习或提高其性能。重要的是要注意，尽管所有的机器学习都是AI，但并非所有AI都是机器学习。为了从人工智能中获得全部价值，许多公司正在对数据科学团队进行大量投资。数据科学是一个跨学科领域，使用科学和其他方法从数据中提取价值，将统计学和计算机科学等领域的技能与商业知识相结合，以分析从多个来源收集的数据。
人工智能和开发人员 开发人员使用人工智能更有效地执行手动完成的任务、与客户建立联系、识别模式并解决问题。要开始使用AI，开发人员应该具有数学背景，并对算法感到满意。在开始使用人工智能构建应用程序时，从小处着手会有所帮助。通过构建一个相对简单的项目，例如井字游戏，您将学习人工智能的基础知识。边做边学是提升任何技能的好方法，人工智能也不例外。一旦你成功完成了一个或多个小规模的项目，人工智能可以带你去哪里就没有限制。 人工智能技术如何帮助组织 人工智能的核心原则是复制并超越人类感知世界和反应的方式。它正迅速成为创新的基石。人工智能由各种形式的机器学习提供支持，可以识别数据中的模式以实现预测，可以通过以下方式为您的业务增加价值：

更全面地了解可用数据的丰富性

依靠预测来自动执行过于复杂或平凡的任务

企业中的人工智能 人工智能技术通过自动化曾经需要人力的流程或任务来提高企业绩效和生产力。人工智能还可以以人类无法达到的规模理解数据。这种能力可以带来巨大的业务利益。例如，Netflix使用机器学习来提供一定程度的个性化，帮助该公司在2017年将其客户群扩大了25%以上。大多数公司已将数据科学作为优先事项，并正在大力投资。在Gartner最近对3000多名首席信息官进行的调查中，受访者将分析和商业智能列为其组织最重要的差异化技术。接受调查的首席信息官认为这些技术对其公司最具战略意义。因此，他们正在吸引最多的新投资。

人工智能对大多数职能、业务和行业都有价值。它包括一般和行业特定的应用，例如：

使用交易和人口统计数据来预测某些客户在与企业的关系过程中将花费多少（或客户终身价值）

根据客户行为和偏好优化定价

使用图像识别分析X射线图像中的癌症迹象

企业如何使用AI 据《哈佛商业评论》报道，企业主要使用人工智能来：

检测并阻止安全入侵（44%）

解决用户的技术问题（41%）

减少生产管理工作（34%）

衡量使用经批准的供应商的内部合规性（34%）

是什么推动了人工智能的采用？ 有三个因素正在推动各行各业人工智能的发展：

经济实惠的高性能计算能力随时可用。云中丰富的商品计算能力使您可以轻松访问经济实惠的高性能计算能力。在此发展之前，可用于AI的唯一计算环境是非基于云的，成本高昂。

大量数据可用于训练。人工智能需要根据大量数据进行训练，以做出正确的预测。用于标记数据的不同工具的出现，以及组织可以存储和处理结构化和非结构化数据的便利性和可负担性，使更多的组织能够构建和训练AI算法。

应用人工智能提供竞争优势。企业越来越认识到将人工智能见解应用于业务目标的竞争优势，并将其作为整个企业的优先事项。例如，人工智能提供的有针对性的建议可以帮助企业更快地做出更好的决策。人工智能的许多特性和功能可以降低成本，降低风险，缩短上市时间等等。

关于企业AI的5个常见误区 虽然许多公司已经成功地采用了人工智能技术，但也有很多关于人工智能的错误信息，以及它能做什么和不能做什么。在这里，我们探讨了关于AI的五个常见神话：

误区1：企业AI需要一种自己构建的方法。

现实：大多数企业通过结合内部和开箱即用的解决方案来采用AI。内部AI开发允许企业根据独特的业务需求进行定制;预构建的AI解决方案使您能够通过针对更常见业务问题的即用型解决方案来简化实施。

误区2：人工智能将立即带来神奇的结果。

现实：通往AI成功之路需要时间、深思熟虑的规划以及对要完成的可交付成果的清晰认识。您需要一个战略框架和一种迭代方法来避免提供一组随机的断开连接的AI解决方案。

误区3：企业人工智能不需要人们来运行它。

现实：企业人工智能并不是关于机器人接管的。人工智能的价值在于它增强了人类的能力，并解放了您的员工，让他们承担更具战略性的任务。此外，人工智能依赖于人们向它提供正确的数据，并以正确的方式使用它。

误区4：数据越多越好。

现实：企业AI需要智能数据。为了从AI中获得最有效的业务见解，您的数据需要高质量、最新、相关且丰富。

误区5：企业AI只需要数据和模型即可成功。

现实：数据、算法和模型只是一个开始。但人工智能解决方案必须具有可扩展性，以满足不断变化的业务需求。迄今为止，大多数企业AI解决方案都是由数据科学家手工制作的。这些解决方案需要大量的手动设置和维护，而且无法扩展。要成功实施AI项目，您需要能够随着AI的发展而扩展以满足新需求的AI解决方案。 实施AI的好处和挑战 有许多成功案例证明了人工智能的价值。将机器学习和认知交互添加到传统业务流程和应用程序中的组织可以大大改善用户体验并提高生产力。但是，也有一些绊脚石。由于几个原因，很少有公司大规模部署人工智能。例如，如果他们不使用云计算，人工智能项目通常计算成本高昂。它们构建起来也很复杂，需要需求量大但供不应求的专业知识。了解何时何地整合人工智能，以及何时转向第三方，将有助于最大限度地减少这些困难。 人工智能成功案例 人工智能是一些重要成功案例背后的驱动因素：

据《哈佛商业评论》报道，美联社通过训练人工智能软件自动撰写短期收益新闻报道，产生了12倍以上的故事。这一努力使记者们可以自由地撰写更深入的文章。

DeepPatient是由西奈山伊坎医学院构建的人工智能工具，允许医生在诊断疾病之前识别高风险患者。根据INSIDEBIGDATA，该工具分析患者的病史，以预测发病前一年的近80种疾病。

即用型AI使AI更易于操作化 人工智能解决方案和工具的出现意味着更多的公司可以在更短的时间内以更低的成本和更少的时间利用人工智能。即用型AI是指具有内置AI功能或自动化算法决策过程的解决方案，工具和软件。即用型AI可以是任何东西，从使用机器学习进行自我修复的自治数据库，到可以应用于各种数据集以解决图像识别和文本分析等挑战的预构建模型。它可以帮助公司更快地实现价值，提高生产力，降低成本并改善与客户的关系。 如何开始使用AI 通过聊天机器人与客户沟通。聊天机器人使用自然语言处理来了解客户，并允许他们提出问题并获取信息。这些聊天机器人会随着时间的推移而学习，因此它们可以为客户互动增加更大的价值。监控您的数据中心。通过将所有Web、应用程序、数据库性能、用户体验和日志数据放入一个基于云的数据平台（自动监控阈值和检测异常），IT运营团队可以在系统监控方面节省大量时间和精力。在没有专家的情况下执行业务分析。具有可视化用户界面的分析工具允许非技术人员轻松查询系统并获得可理解的答案。 实现人工智能全部潜力的障碍 尽管有人工智能的承诺，但许多公司并没有意识到机器学习和其他人工智能功能的全部潜力。为什么？具有讽刺意味的是，事实证明，问题在很大程度上是...人。低效的工作流程可能会阻碍公司获得其AI实施的全部价值。例如，数据科学家在获取构建机器学习模型所需的资源和数据方面可能面临挑战。他们可能在与队友合作时遇到困难。他们有许多不同的开源工具需要管理，而应用程序开发人员有时需要完全重新编码数据科学家开发的模型，然后才能将它们嵌入到应用程序中。
随着开源AI工具数量的不断增加，IT最终花费更多时间通过不断更新他们的工作环境来支持数据科学团队。由于数据科学团队喜欢的工作方式的标准化有限，这个问题变得更加复杂。最后，高级管理人员可能无法想象其公司人工智能投资的全部潜力。因此，他们没有提供足够的赞助和资源来创建人工智能成功所需的协作和集成生态系统。 创造正确的文化 充分利用AI并避免阻碍成功实施的问题，意味着实施完全支持AI生态系统的团队文化。在这种类型的环境中：

业务分析师与数据科学家合作定义问题和目标

数据工程师管理数据和底层数据平台，使其完全可操作以进行分析

数据科学家在数据科学平台上准备、探索、可视化和建模数据

IT架构师管理大规模支持数据科学所需的底层基础架构，无论是在本地还是在云中

应用程序开发人员将模型部署到应用程序中，以构建数据驱动的产品

从人工智能到自适应智能 随着人工智能功能进入主流企业运营，一个新术语正在不断发展：自适应智能。自适应智能应用程序通过将实时内部和外部数据的强大功能与决策科学和高度可扩展的计算基础架构相结合，帮助企业做出更好的业务决策。这些应用程序基本上使您的业务更加智能。这使您能够为客户提供更好的产品、建议和服务，所有这些都会带来更好的业务成果。

人工智能作为战略要务和竞争优势
对于任何希望提高效率、新收入机会和提高客户忠诚度的企业来说，人工智能都是战略要务。对于许多组织来说，它正迅速成为一种竞争优势。借助人工智能，企业可以在更短的时间内完成更多工作，创建个性化且引人注目的客户体验，并预测业务成果以提高盈利能力。

但人工智能仍然是一项新的复杂技术。为了充分利用它，您需要有关如何大规模构建和管理AI解决方案的专业知识。一个成功的人工智能项目需要的不仅仅是聘请一名数据科学家。企业必须实施正确的工具、流程和管理策略，以确保人工智能的成功。
充分利用AI的最佳实践 《哈佛商业评论》对AI入门提出了以下建议：

将AI功能应用于对收入和成本影响最大、最直接的活动。

使用AI在相同数量的情况下提高生产力，而不是消除或增加员工人数。

在后台开始实施AI，而不是在前台（IT和会计将受益最大）。