人工智能(AI)对公司开展业务的方式产生了巨大影响，毋庸置疑，该技术将继续存在。福布斯》的一篇文章称，Gartner预测，到2022年，人工智能创造的商业价值将达到3.9万亿美元。同时，IDC预测，到2022年，全球在认知和人工智能系统上的支出将达到776亿美元。
人工智能技术在帮助企业收集和分析正在产生的大量数据中起着不可或缺的作用。而且生成的数据量仅在增长，IDC 预测到2025年将增长十倍。此数据为公司提供了一个独特的机会，可根据其产生的见解采取行动，但前提是它们必须在企业内部采用AI策略他们的数字化转型之旅。
这是机器学习(ML)，计算机视觉(CV)，深度学习(DL)和自然语言处理(NLP)为现代企业提供动力并为采用者提供竞争优势的三种主要方式。
大规模机器学习
ML是一项重要技术，可帮助组织从大量数据中获取含义。公司正在利用ML解码其数据，并有效执行从目标营销到收入预测的所有内容。
例如，在线广告公司正在使用从Google，Twitter和Facebook等公司收集的汇总用户数据来向有可能购买其产品的人们提供针对性广告。同样，信用卡公司正在使用ML快速处理成千上万的应用程序，然后监视用户的购买和付款历史记录以增加诸如信用额度增加的报价。
随着数据量的增加和ML的使用，基础设施被迫跟上。公司不再能够依靠小型机器学习操作和少量数据科学家来满足对可行的见解和预测的需求。例如，乘车共享巨头优步(Uber)建立了米开朗基罗(Michelangelo)来管理其AI和ML管道，因为它是满足洞察需求的基础设施。
这些系统通过比人类更快地处理数据，同时学习和应用知识，从而提供了空前的价值。人工智能使公司能够快速了解其数据，从而提高了组织的整体生产力并降低了风险。
生产中的计算机视觉
CV是DL和AI的子集，终于进入现代业务工作流程。CV使计算机对数字图像和视频有较高的了解，以便他们可以识别并根据给定的一组图像进行决策。这项技术已经发展为包括面部识别和识别交通信号，停车标志和行人等物体。
CV在汽车工业中用于创建防碰撞检测技术，以提高车辆安全性。在医疗保健领域，通过增强对MRI，X射线和其他扫描图像的检测能力，改善患者的诊断水平也被证明是有价值的。在财务部门，它可以快速识别和处理发票，改善现金流，并与供应商和供应商建立更好的关系。
智力来自学习，对于AI和CV，“学习”来自示例图像，这些图像已被注释以提供基本事实。正如向孩子展示并教他们什么是狗和什么是猫一样，人工智能需要在学习过程中具有相同的“体验”。
数据的可用性已经发生了变化-我们直到2000年代中后期才给数据加标签，然后在2010年代有了更多数据，这要归功于主要的通用数据集，如Pascal VOC， ImageNet和COCO。DL神经网络积极地消耗和学习了所有这些可学习的数据。这就是使自动驾驶等技术成为现实的原因。
自动化的数据驱动决策
NLP使计算机程序能够理解所讲的语言。在处理这种口头语言时，它使用旨在提取与短语和句子相关的含义的算法，然后从中收集必要的数据以帮助决策。
例如，在社交媒体活动的背景下，NLP可用于跟踪趋势并实时跟踪客户。这使企业可以直接解决广告活动的互动，甚至可以大规模个性化响应，这是成功品牌营销的关键要素。
NLP可用于聊天机器人模型，因此“更智能”的机器人可自动执行平凡的客户服务任务，并腾出客户服务代表进行更专注，更有价值的工作。在谷歌复式项目就是一个很好的例子，与铅的工程师指出，“特别是，自动电话系统仍然在努力认识简单的字和命令。他们不参与对话流程，而是迫使呼叫者适应系统，而不是系统适应呼叫者。”
释放人力资本
每个组织最有价值的资产是其员工。使他们感到高兴，并为他们提供所需的工具以尽可能最有效的方式完成工作，这是业务成功的关键。
实施上述各种技术可使员工将时间重新分配给AI无法增加价值的战略任务。将AI技术集中在生产力最高的地方并将员工集中于最有影响力的地方通常会导致员工生产力和整体工作满意度的提高。
直到最近，AI的这些更复杂的实施方式仍主要用于学术和学术研究。组织为保持竞争力并保持市场领先地位而付出的努力，例如制造最佳自动驾驶汽车的竞赛，已在AI领域实现了飞跃性发展，使AI切实可见并具有成本效益。
随着公司继续获取越来越多的数据，至关重要的是，他们必须重新评估其数字化转型目标，并确定AI可以在哪些方面最好地支持战略计划和表面数据驱动的见解。人工智能，以及着重于提高员工的生产力和满意度，是在当今竞争激烈的商业环境中保持领先地位的秘诀。
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