不知道 AI 這三點優(yōu)勢，你可能真的要被淘汰

我們正處于飛速發(fā)展的數字化轉型時期，這是由巨大的市場轉變驅動的——即人工智能和機器學習。

同時，隨著AI 和機器學習技術的普及，從中獲益的不僅僅是大型企業(yè)。如今每個人都能利用AI和機器學習更高效地完成工作。

將 AI 用于工作場所

AI 給商業(yè)領域帶來了深刻的改變，而且沒有放緩的跡象。根據Adobe的研究“ 未來工作：不僅僅是機器 ”，美國超過四分之一的上班族認為，科技能讓他們從無聊的任務中解放出來。

對人工智能的需求是顯著的。有72%的上班族表示，他們對基于軟件的智能個人助理感興趣。同時就目前來說，他們更喜歡讓AI幫助完成待辦事項和預約提醒等簡單任務，而不是復雜的任務。

在我看來，人工智能和機器學習的影響遠不止如此。越來越多的組織機構用AI來處理尖端應用，當中AI至少有三個好處：降低成本；提高效率；推動重大突破。對于機構企業(yè)來說，這幾點十分關鍵。同時這也在推動人工智能和機器學習的飛速發(fā)展。

1. 降低成本

我們可以把自動化視為完成重復性任務的利器。在商業(yè)初期，完成工作的唯一途徑是通過人力。之后，機器開始將一些工作自動化。如今，機器學習能夠將越來越多的腦力勞動自動化，讓人們把寶貴的時間和才能應用于商業(yè)的其他領域。

如果任務能夠分解為若干個子任務，并且這些子任務能夠用更短的時間完成，那么在不久的將來這些任務就能用自動化完成。查看監(jiān)控錄像，檢查醫(yī)療圖像，識別圖像中的特定內容，通過自動化！閱讀文檔，并在文檔中查找相同的信息，通過自動化！

更多的讓人從繁瑣的任務中解放出來，我們就可以更多地激發(fā)人們的潛力，同時降低總體支出。如果自動化是現實的選擇，那么企業(yè)領導者絕對應該接受它。

2. 提高效率

對于員工來說，高效率是十分重要的。有了效率的提高，你能夠輕易做到事半功倍。

比如最普遍的AI用例：語音識別。如Siri和Alexa。近一半的美國人稱，他們都有使用某種形式的語音識別，并且這些技術正在運用到工作中。Brooks Brothers、Mitsui USA、WeWork、Vonage和Capital One這幾家公司已經開始在商業(yè)中使用Alexa。DXC.technology表示，一位專家設想，“將來辦公室語音助手將在會議中使用語音生物認證，識別發(fā)言人身份，并進行會議錄音和翻譯?！?

在許多商業(yè)用例中，這種語音助手并不會取代任何人的工作，只是為現有的工作增加價值并提高效率。

3. 推動重大突破

人工智能和機器學習能夠幫助人們克服發(fā)展中盲點，從而推動重大突破。

在醫(yī)學領域，這意味著能夠分析患者風險，或將新的診斷產品推入市場。在制造業(yè)，這意味著能夠在發(fā)生前對風險進行預測。

在商業(yè)領域，這意味著通過AI和機器學習，能夠更深入的解讀公司文件，并從中發(fā)現模式和趨勢。

事實上，類似Adobe Document Cloud(包括Adobe Acrobat DC、Adobe Sign、Adobe Scan)的一些解決方案已經能使用語義分析技術，對單詞、段落和列表進行分類，從而讓人們更輕松、更快速地搜索相關內容。

突破意味著看到人們之前無法做到的事情，AI無疑能極大地推動突破創(chuàng)新。

下一步是什么

對于員工和企業(yè)而言，未來機器預計能夠解放大量的勞動力。從而，我們能夠把精力集中到只有人類才能執(zhí)行的任務，以及企業(yè)想要執(zhí)行的任務，從而推動行業(yè)的發(fā)展。

下一個問題是：你應該如何利用AI和機器學習的力量為企業(yè)助力？

很簡單，先從數據開始。成功的AI和機器學習需要依賴于數據驅動的策略，如果沒有足夠的可操作數據就沒有機器學習。許多領導者希望著手開展機器學習項目，卻發(fā)現數據并不像預期中那樣易于獲取、易于理解和可用。

最終只有能獲取數據的企業(yè)才能成為贏家。這些企業(yè)能夠捕獲實時數據并采取行動。憑借得到的分析見解和智慧，企業(yè)能夠使用AI和機器學習擴大業(yè)務影響力。