掌握这些特征以便早期采用 AI
已发表: 2018-05-27C级决策者的数字成熟度、人工智能人才和敏捷性是人工智能采用的早期特征
根据 Grand View Research 的数据，从 2017 年到 2025 年，人工智能市场都将以 57% 的复合年增长率 (CAGR) 增长，成为价值 360 亿美元的市场。 人工智能市场在 2016 年的投资已经从200 亿美元增加到 300 亿美元，并且这些投资正在迅速增长。
关于人工智能服务和技术的投资模式，公司将 90% 的投资用于研发和部署，10% 的投资用于收购机器学习、深度学习和神经网络等技术领域的尖端初创公司。人工智能的子集。
人工智能已经开始在不同行业的所有主要参与者的一个或另一个业务流程中出现，并被认为是拥抱这一技术变革的先行者。
人工智能转型的最初迹象
一些企业已经确定了可以首先实施人工智能和机器学习的领域。 例如，与其他行业相比，生命科学、能源和数据基础设施等行业较早地见证了人工智能转型。
早期人工智能采用者的特征是数据密集型或数字化成熟、重新培训或获取人工智能劳动力以及高管在不同业务流程中采用人工智能的意图。
生命科学一直是一个数据密集型行业，因为临床基因组学、植物和动物研究等领域产生了多种组合，并且它们相互关联。 对于科学家/研究人员来说，手动查找不同药物和治疗致命疾病的医学方法的相关性和因果关系确实非常耗时且容易出错。
通过使用 AI/ML 等技术，可以正确分析这些数据密集型研究，而人类可以自由地进行更多的研究工作，而不是应用不同的统计模型。
同样，在能源和数据基础设施等行业，以前的数据可以帮助进行预测建模和维护以优化有限资源或识别潜在的网络欺诈和攻击，这可能是人工智能将做出贡献的一个更重要的领域。
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关于人工智能及相关技术的采用模式，全球各行各业将见证早期采用者和落后者之间的差距。
为什么 C 级决策者的数字成熟度、人工智能人才和敏捷性是人工智能采用的早期特征？
大数据推动了人工智能和机器学习的进步，数据是下一个可用的自然资源，如水、空气和石油。 容易获得的高计算资源、对大量非结构化数据的访问以及更好的高带宽可用性是人工智能走出科幻电影并在现实世界中达到其规模的主要触发因素。
这就是数据成熟的组织在为其业务采用和部署人工智能方面占据上风的原因。
人工智能在降低成本、将人类创造力引导到更有成效的任务而不是平凡的任务以及确保高效的数据驱动操作方面承诺了很多好处。 相反，让当前的劳动力适应人工智能浪潮带来的跨越式技术进步是一个挑战。
到 2020 年，企业每天生成的数据预计将超过 240 艾字节，这意味着需要更多的数据和更多的劳动力来从这些数据中提取洞察力。 这意味着组织需要重新培训其员工以部署、采用人工智能技术并与之合作。
有些组织已经开始提高员工的技能，使其能够与人工智能和未来技术同步工作。 这就是为什么尝试建立混合劳动力来补充人工智能技术也是早期人工智能采用者的特征之一。
第三个特征非常关键，因为推动人工智能采用的整个计划都需要被任何组织的 C 级主管理解和分阶段实施。 通用人工智能在企业中仍然不是很普遍，因此任何行业的先行者都需要雄厚的资金来采用和部署它。
涉及成本，因此，C 级高管需要相应地引导投资，需要积极的人工智能优先方法。
成为 AI-First 企业意味着拥抱人工智能与人类劳动力合作，并率先在行业中采用数据驱动的文化，从而在竞争中领先并成为行业的领导者。
整体影响
随着人工智能技术应用的兴起，商业世界将结束有两组“有和无”——一组具有积极推动人工智能采用的特征，而其他必须成熟以追随人工智能联盟-第一家公司。
未来几年，人工智能优先的企业将通过探索这些未开发的数据并提取增量价值来达到新的高度。 由人工智能驱动的大数据将影响我们存在的几乎所有方面，最终影响企业追求增长的方式，产生积极影响。