京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | Daniel Newman
编译 | 张大笔茹
来源|网络大数据
4 Growing Enterprise AI Trends: Where Are We Now And Where Are We Going?
人工智能比传统的工业自动化和数据处理更牛吗?
答案是肯定的!现在一些诸如图像识别、自然语言处理等AI基本功能已经发展成熟,随着研究的不断深入,AI将来一定会变得越来越强大,能实现的功能也越来越多。
根据麦肯锡预计,到2030年GDP的增长中将会有13万亿美元是来自AI,AI会影响到零售、旅游、交通、物流、医疗、制造业等各个方面,吴恩达也呼吁,企业要设立CAIO(首席人工智能官)。
那现在的人工智能在企业的应用现状如何呢?将来会有怎样的发展?近日,福布斯的一份报道总结了人工智能在企业的四个应用方面和发展趋势,快跟文摘菌一起看看吧。
趋势1:AI必然会超越传统分析
大多数公司已经开始使用一些常见的人工智能功能,而且用户们也基本满意。其中包括个性化定制(个性化广告、电子邮件、自动文本等)和精准营销(您在Spotify,Netflix或亚马逊购物卡等应用上看到的那些推荐)以及其他的营销技术,现在广泛使用的功能是适用于任何规模的企业的。
许多技术也比较成熟了:其中最重要的是机器人流程自动化(RPA)。RPA是AI的初级成果,它即智能又简单。RPA侧重于自动化一个流程,而不是整个企业的垂直流程。
RPA虽然为公司节省了大量的时间和金钱,但尚未达到一定规模。有许多公司最近才刚开始使用RPA技术,而积累一定用户的公司已经开始着手开始进一步流程优化了。
现在既然许多公司已经掌握了基础知识,早期尝到甜头的公司就会想走得更远。他们越来越多地关注AI和ML驱动的预测分析,即企业从数据(特别是实时数据)中提取更多的有价值的信息,甚至利用这些信息做出决策。对知识图谱的理解也更加深入,人工智能可以根据大量数据分析出我们从未想到过的结果。
趋势2:企业使用AI还是会有一定门槛
事实上,目前企业完成人工智能项目还是有难度的。许多公司的项目要么超期,要么需要花很多时间来建立相应的系统,Pactera技术公司最近的一份报告反映了Gartner之前报道的问题:85%的企业AI项目无法如期交付。
Dimensional Research最近发布的另一份报告显示,在人工智能和机器学习方面,每10家企业就有8个表示这他们的AI项目是停滞不前的,而96%的人表示他们在数据质量、数据分类和建模的置信度上遇到了问题。即使像IBM,Uber和亚马逊这样的高科技巨头也不得不在面临巨大的挑战时放弃一些数百万美元的大项目。
这时候是否还要坚持下去呢?其实大可不必!目前对于在AI项目中什么该做,什么不该做已经有足够的总结经验了。一些常见的误区有:起始目标不明确,太多数据(或不当使用数据),使用错误算法,交付成果的周期过长(应该在工作过程中实时检查,保持平衡)。
趋势3:交互性和人性化更强
随着强化学习领域技术的重大进步,人工智能能够通过完成特定目标获得反馈,AI开始变得有“意识”起来。它开始以一种类似人类的但奇怪的方式思考,这也意味着它也有能力开始工作了。人工智能似乎已经到了无限趋近人类的三岔口。
AI正在朝着能够流畅地与人类对话这个目标迈进,初创公司和技术领导者都在争夺聊天机器人,它们不仅能回答问题,而且还具有先进的推理功能。谷歌,微软,亚马逊和IBM都想在会话式人工智能方面取得进步,让AI学会人性化的沟通,就是说人工智能可以根据场景的变化灵活应变。
会话式人工智能的实现需要有力的后端支撑—比如说更强大的硬件。这使得像英特尔这样的公司开始研发用专用推理芯片,以及开发他们声称可以加快计算机深度学习推理过程的DL boost技术。GPU也是竞争越来越激烈,传统上专注于训练的GPU也变得越来越有推断能力,上周NVIDIA公布了一项会话式AI,展示了GPU如何通过推理,实现延迟更短、更自然、更人性化的对话体验。
趋势4:道德问题始终会是个问号
随着人工智能确实变得更加人性化,企业也开始意识到使用,如果AI使用不当会产生严重后果,不仅仅是失业问题,AI算法会是在“不经意间”建立的,且是有偏见的。例如,白人男性写的用于招募的AI软件可能“意外地”选择白人男性作为高度匹配的应聘特征,或者在人脸识别上更多的关注白人。
特别是像IBM这样的公司,他们不仅使用人工智招聘,还用它评价员工的工作表现。你会信任一个机器人来评判你的工作表现吗?来决定你是否应该加薪?这公平吗?
未来,会有更多的与AI相关的道德规范出台。例如,甲骨文建立了一个道德委员会来讨论公平性、问责制和算法的透明度等问题。
IBM也正在研究“可解释的AI”,Microsoft制定了使用聊天机器人责任的指导原则(例如,公司应始终提醒客户他们正在与机器人而不是人进行通信,并提醒他们注意限制)。
由于担心隐私泄露的道德问题,有的城市停止使用人工智能程序面部识别功能,亚马逊也因为同样的原因叫停了员工监控跟踪AI。
人们开始明白虽然人工智能力量强大,现在相互提取或处理的数据类型是没有限制的。但我们必须回答的问题是:应该这样做吗?
展望未来,公司应制定合理的人工智能的发展路线,并且建立例行审计制度来确保他们的人工智能在管理员的掌控之下。这个过程也许会伴随着无休止的辩论:它在哪些方面进行了优化?是否会取代人类?如何对其进行监管以及道德风控等。人工智能的未来令人兴奋,与此同时,这或许也是一个疯狂的旅程。
但是有一点是确定的,那就是人工智能时代已经到来!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28