在2019年，人工智能（AI）技术将融入到我们生活的方方面面。如果你对此表示怀疑，请询问Alexa。我们将与AI共生。我们以及人造机器生成的大量数据已被证明是很好的训练工具，它可将我们不太了解的技术转化为极佳的模式检测系统。现在，AI可以：

• 识别面孔
• 识别物体
• 识别恶意行为
• 识别语言模式并用于翻译
• 处理图像

在未来，人工智能技术将完成更多原本由人类完成的事情，无论好事还是坏事。

对于那些研究如何在企业中利用AI技术的CIO和商业领袖来说，最重要的是了解AI可以做什么以及不能做什么。因为，缺乏理解可能会导致不切实际的期望，以及浪费时间和预算，制定错误的目标，并错失自动执行任务的机会—原本这些任务需要庞大的人力资源。

在本文中，我们将了解AI可在哪些领域帮助企业更有效地运营，并探讨如何在企业中利用AI；我们还会分享一些帮助解决或改善特定企业痛点的AI软件示例。

AI在企业：统计

机器学习源自大数据，并迅速在分析中发挥作用。例如，我们使用分类算法来区分垃圾邮件与合法垃圾邮件。这里的做法是，将单词转换为计算机可以理解的数字，然后测算哪些类型的单词与垃圾邮件最相关，而哪些单词通常出现在合法的邮件中。这些分类算法还进一步演进，可根据人们的选择和他们的喜好对他们进行分类，这是在臭名昭着的Cambridge Analytica事件中使用的技能。

很快，这些数据也可用于“预测”，即当你将人分类到某个群组，你可根据这些分类采取行动。例如，CrystalKnows使用AI将人们分类为64种不同性格，然后使用该数据帮助营销人员和销售人员更好地针对他们的潜在客户推销产品。

而现在，我们有AI可帮助我们理解统计数据，它可将数字转化为非数据科学家就可掌握的信息，或者可突出重要信息。例如：

• 由前思科工程师Robbie Allen创建的Automated Insights公司使用一种称为自然语言生成的流程，将大数据和图表转化为人性化的叙述，使其更容易理解。Gartner预测，“到2020年，自然语言生成和人工智能将成为90%现代BI和分析平台的标准功能。”
• Salesforce利用Einstein AI技术，向销售代表展示可操作的数据，使他们能够专注于更可能转变的潜在客户。
• 美国波士顿创业公司Laudio使用AI分析多个数据源，以提高员工保留率；它可以检测出员工何时应该被称赞或何时需要支持。

AI在企业：会话

还记得聊天机器人泡沫吗？聊天机器人应该在很大程度上取代应用程序和人工客服，但很多项目都因为不够智能而失败。在任何AI学习中，最大的问题是系统并不真正知道它正在处理什么。AI机器人可以识别猫，但它不知道猫是什么，或者什么是动物。AI的理解非常有限且“狭隘”，而对于充分理解，我们需要“通用AI”。

最初，为了让AI以有意义的方式参与任何对话，系统会监视特定关键字。当然，这个系统非常有限，因为我们人类通常会以多种方式表达自己，并且该系统很难预测所有变化。在这些情况下，系统要么出现异常，要么转接到人工操作员。

尽管如此，这并不妨碍AI成为专业领域的专家。

总部位于里斯本的初创公司Unbabel开发出AI技术以消除语言障碍。通过使用Unbabel，企业可以28种不同的语言为全世界的客户提供服务-在一个例子中，15名员工可承担原本需要数百名员工的任务。

尽管AI仍然不能完全取代人类工作者，但它的甜蜜点在于增强它们。根据Automated Insights公司Kaitlyn Lloyd的说法，“部署有价值的AI战略的最佳方式是AI与人类密切合作，AI作为人类智能的补充。”

对于AI在企业中的运用，Lloyd的观点是，人类有能力在个人层面上进行关联；我们具有很强的情商和沟通能力。而如果没有人类教学，人工智能无法学习这些软技能-至少目前是这样。

AI用于日常工作

现在已经是2019年，而我们仍然还没有自动AI驾驶的车辆。目前正在运作的无人驾驶车辆仍然可能出现错误并导致致命事故。显然，对于自动驾驶汽车来说，单纯依靠人工智能并不是短期答案，企业已经开始使用激光雷达或车辆间通信系统来应对这些问题。现在已经有数十亿美元用于这个行业，但该行业在未来仍将面临很多障碍。

因此，当你的企业投资AI时，必须有正确的人工智能战略。正如文本扫描和光学字符识别软件公司Abbyy首席信息官Anthony Macciola所说的那样；“部署AI的正确方法是，首先深入研究你想要优化的核心用例。”

部署AI的错误方法是什么？Maccioloa说：“错误方法是认为它可神奇地修复你的企业。事实上，AI技术将在低效流程和系统中发挥作用。”

换句话说，在规划如何在企业中使用AI时，最好从企业的日常任务和低效率工作开始。

AI将A/B测试提升到新水平

如前所述，AI有能力自动执行很多任务。来自Sentient Technologies的软件Ascend就是很好的例子，它让我们了解到AI可设计用于解决特定痛点。还记得A / B测试吗？这里的逻辑是测试你的网站（或电子邮件）的两个版本，看看哪个版本更好，你最后可保留更好的版本。

Ascend使用AI将A / B测试提升到新的水平，它让系统随着时间的推移自动尝试很多不同的组合，并逐渐找到最佳组合。它采用的是一种称为“自适应进化优化”的技术，该技术是基于Bayesian和传统统计技术来预测最佳版本的性能。

从前面的例子可以看出，对于成功的AI战略，不仅需要解决正确的痛点，而且提供商采用的AI方法类型也很重要。

另外，我们再看看Endor公司采取的方法。该公司主要销售预测分析软件，该软件由东芝媒体艺术与科学教授兼联合创始人Alex Pentland和前麻省理工学院博士后Yaniv Altshuler在麻省理工学院媒体实验室共同开发。该公司的目标是预测客户行为，为了构建其AI，Endor公司采用了社会物理学理论：基于大数据理解人群行为的科学。通过这种方式，该公司不仅知道使用何种数据训练机器学习算法，还知道数据的哪些部分最重要以及应该如何使用。

AI其他注意事项

最后，当你构建战略以在企业中利用AI时，请确保设置符合实际的期望。Abbyy公司的Macciola指出一种错误观念，即AI会完全取代知识工作者。另外，对于Lloyd观点–即机器没有人类拥有的情商，他还强调这样一个事实：人们经过更高级的培训，并且可比机器更好地理解公司的核心价值。他表示：“技能人才对公司的成功至关重要。”

AI非常棒。AI正在完成原本需要大量的人力和成本的工作，并且由于它可以很少的成本自动化很多任务，它还为创新和创造带来新机会。

但AI也有其局限性。我们距离人工超级智能还很远，在很多情况下，人工智能仍然需要人类的帮助。不过，可以肯定的是，人工智能的甜蜜点在于承担企业中重复的日常工作，并激励人类专注于只有他们能做的事情（目前）：保持创造力。