掌握這些特徵以便早期採用 AI
已發表: 2018-05-27C級決策者的數字成熟度、人工智能人才和敏捷性是人工智能採用的早期特徵
根據 Grand View Research 的數據，從 2017 年到 2025 年，人工智能市場都將以 57% 的複合年增長率 (CAGR) 增長，成為價值 360 億美元的市場。 人工智能市場在 2016 年的投資已經從200 億美元增加到 300 億美元，並且這些投資正在迅速增長。
關於人工智能服務和技術的投資模式，公司將 90% 的投資用於研發和部署，10% 用於收購機器學習、深度學習和神經網絡等技術領域的尖端初創公司。人工智能的子集。
人工智能已經開始在不同行業的所有主要參與者的一個或另一個業務流程中出現，並被認為是擁抱這一技術變革的先行者。
人工智能轉型的最初跡象
一些企業已經確定了可以首先實施人工智能和機器學習的領域。 例如，與其他行業相比，生命科學、能源和數據基礎設施等行業較早地見證了人工智能轉型。
早期人工智能採用者的特徵是數據密集型或數字化成熟、重新培訓或獲取人工智能勞動力，以及高管在不同業務流程中採用人工智能的意圖。
生命科學一直是一個數據密集型行業，因為臨床基因組學、植物和動物研究等領域產生了多種組合，並且它們相互關聯。 對於科學家/研究人員來說，手動查找不同藥物和治療致命疾病的醫學方法的相關性和因果關係確實非常耗時且容易出錯。
通過使用 AI/ML 等技術，可以正確分析這些數據密集型研究，而人類可以自由地進行更多的研究工作，而不是應用不同的統計模型。
同樣，在能源和數據基礎設施等行業，以前的數據可以幫助進行預測建模和維護以優化有限資源或識別潛在的網絡欺詐和攻擊，這可能是人工智能將做出貢獻的一個更重要的領域。
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關於人工智能及相關技術的採用模式，全球各行各業將見證早期採用者和落後者之間的差距。
為什麼 C 級決策者的數字成熟度、人工智能人才和敏捷性是人工智能採用的早期特徵？
大數據推動了人工智能和機器學習的進步，數據是下一個可用的自然資源，如水、空氣和石油。 容易獲得的高計算資源、對大量非結構化數據的訪問以及更好的高帶寬可用性是人工智能走出科幻電影並在現實世界中達到其規模的主要觸發因素。
這就是數據成熟的組織在為其業務採用和部署人工智能方面佔據上風的原因。
人工智能在降低成本、將人類創造力引導到更有成效的任務而不是平凡的任務以及確保高效的數據驅動操作方面承諾了很多好處。 相反，讓當前的勞動力適應人工智能浪潮帶來的跨越式技術進步是一個挑戰。
到 2020 年，企業每天生成的數據預計將超過 240 艾字節，這意味著需要更多的數據和更多的勞動力來從這些數據中提取洞察力。 這意味著組織需要重新培訓其員工以部署、採用人工智能技術並與之合作。
有些組織已經開始提高員工的技能，使其能夠與人工智能和未來技術同步工作。 這就是為什麼嘗試建立混合勞動力來補充人工智能技術也是早期人工智能採用者的特徵之一。
第三個特徵非常關鍵，因為推動人工智能採用的整個計劃都需要被任何組織的 C 級主管理解和分階段實施。 通用人工智能在企業中仍然不是很普遍，因此任何行業的先行者都需要雄厚的資金來採用和部署它。
涉及成本，因此，C 級高管需要相應地引導投資，需要積極的人工智能優先方法。
成為 AI-First 企業意味著擁抱人工智能與人類勞動力合作，並率先在行業中採用數據驅動的文化，從而在競爭中領先並成為行業的領導者。
整體影響
隨著人工智能技術應用的興起，商業世界將結束有兩組“有和無”——一組具有積極推動人工智能採用的特徵，而其他必須成熟以追隨人工智能聯盟-第一家公司。
未來幾年，人工智能優先的企業將通過探索這些未開發的數據並提取增量價值來達到新的高度。 由人工智能驅動的大數據將影響我們存在的幾乎所有方面，最終影響企業追求增長的方式，產生積極影響。