Person looks into horizon and sunrise

人工智能正在推动第四次工业革命

据行业研究公司 TechEmergence 称,人工智能技术将对企业和社会产生最为激进,最具变革的影响。

人工智能正在推动第四次工业革命,即最新的工业时代,其特点是新兴的具有颠覆性的技术以及现实世界与数字世界之间日益模糊的界限。企业正在快速探索通过投资机器学习所能带来的商业收益。机器学习是人工智能的形式之一,包括提升自动化、预测分析和通过聊天机器人提供客户服务等。

Illustration of artificial intelligence
在这种环境下,所有领域的企业都提出这样一个问题:我们应当现在就投资AI,还是采取观望态度?由于全球范围内各大公司已经在人工智能和机器学习技术上投入了数百亿美元,并且技术最先进的公司其运营效率、客户体验和创新方面均有大幅提升,因此,为了让您的公司保持竞争力,必须让AI 成为公司战略的一部分。Appen 最近参加的一场人工智能会议上,一位主持人称:“如果你还没有投资机器学习……那你就已经落后12个月了。”

Constellation Research 今年的AI 研究报告发现,60%的首席(C-level)管理人员计划2018年AI 投资比去年提升50%以上。该研究团队预计,随着公司在机器学习和人工智能方面的投资获得可观回报,未来四年,人工智能预算总体将每年持续增长50%以上。

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一些大型的全球科技公司已率先投资于明显面向消费者的人工智能应用(如智能手机语音助手或利用图像识别管理照片库),汽车、医疗保健和制造业等其他行业的领先公司,也纷纷加入这一行列。这些行业中的AI 应用范例分别包括开发自动驾驶车辆、提供更智能的患者诊断以及预见性地维修重型机械。

即使您的公司还没有采用机器学习和人工智能技术,当然现在也不会为时太晚。投资机器学习可以带来经济上的益处,而且投资的越早,越有助于您的公司获得更强的竞争地位。让我们更深入地审视关于这一话题的研究和思考。

在之前我们发表了关于麦肯锡4月份报告——人工智能前沿报告,麦肯锡的顾问团队分析了400多个应用案例,评估机器学习以及机器学习的分支——深度学习——如何帮助解决一系列商业问题。报告研究了机器学习的更广泛价值,预计公司应用人工智能的回报可占公司总收入的1%-9%,这意味着对整个商业领域可能产生价值数万亿美元的潜在影响。

当然,每个企业组织都不尽相同。因此,必须量身定制AI 投资策略,以推进每个公司的整体商业战略。这也是投资任何技术包括机器学习在内的主要原因,即推进更广泛的战略愿景。

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您可以先从提出下列这类问题入手:

  • 我们可以使用机器学习缩短哪些产品开发迭代周期?
  • 我们是否可以通过更好地分析已有的数据来获取更大的价值并提高效率?
  • 我们是否可以开发预测模型,帮助我们在众多市场中重点专注特定市场?

我们之前发表的博客曾谈及如何发现好的应用案例进行实验并开始使用机器学习。简而言之,从确认您想要解决的业务问题开始,并把制定正确的数据策略放在首位。您可以研究您所在行业有哪些公司正在实施,也可以参加论坛以及与分析师交流。归根结底,投资人工智能需要一定程度的初始战略规划。如果确定了您希望实现的框架或业务问题,与技术供应商、专家和服务提供商合作会助您一臂之力。合适的合作伙伴也可以帮助您明确您的战略。需要特别指出的是,Appen 在帮助公司明确数据战略方面,拥有20多年的经验。

投资机器学习应当赶早不赶晚,归根结底是竞争优势的问题。正如《哈佛商业评论》5月刊所指出的,人工智能的预测能力正变得越来越廉价,越来越高效,因此企业需要研究如何对其加以利用,保持竞争力。

《哈佛商业评论》3月刊的另一份报告讨论了从机器学习中获取价值,报告强调了正确理解应用机器学习之道的重要性。为创造新的收入来源、重新构想产品并提高运营效率,将机器学习摆在业务中心地位就非常重要。《哈佛商业评论》称,下一波机器学习的浪潮,将涉及全面覆盖所有商业领域的数据驱动型预测决策——这一核心功能将帮助企业提供更好的用户体验,提升运营效率并超越竞争对手。

今年1月,麦肯锡在一篇题为《人工智能:现在就该采取行动》(Artificial Intelligence: The time to act is now)的文章中描述了人工智能的最新进展——即硬件的改进,更好的算法以及更大的数据存储。这些因素汇集起来,意味着在错误率方面机器现在的表现相当于甚至超过一系列人类认知能力的表现。换句话说,就在当下,而不是在未来的某个时间节点。

报告结论认为:“我们最重要的一个观点就是,企业需要迅速采取行动。现在投入巨资押宝(人工智能)并彻底改革其传统战略的公司将成为赢家”。

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“如果企业等待两到三年才建立人工智能战略,开始下注,我们认为他们在这个快速发展的市场中,不太可能重新获得动力。大多数企业都知道其中的利害攸关价值几何,并愿意继续前进,但他们缺乏强有力的战略……关键问题是,哪些参与者会在机会之窗关闭之前沿着这个方向发展”。

您是否正着手进行机器学习计划?欢迎查看Appen 的解决方案页面了解如何通过我们的数据服务,帮助企业改进基于机器学习的解决方案。我们可以帮助您获取加速和扩展机器学习项目所需要的高质量训练数据。

 


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