为什么公司仍在努力将AI整合到现有业务模型中

人工智能(AI)以不同的方式影响着世界。从制造业等核心行业，一直到医疗保健，人工智能和深度学习模型，都在改变流程并提高效率。

尽管时局动荡，但一份报告指出，近半数的公司已加快了AI战略，其中20%“显着”加快了步伐，押注其AI项目将对其组织的弹性，效率和创新产生积极影响。然而，将近一半(49%)的受访者认为他们的公司在AI旅程中处于落后状态，这表明战略需求与企业领导者和技术人员之间的执行能力之间存在严重差距。

他们说，对技术的应用仍然缺乏知识和清晰性，这一直是一个障碍，因为AI的采用速度比企业预期的要慢。一家大型公司如果没有采取策略就跳入AI潮流，可能会导致痛苦的旅程和令人失望的事情。技术是当今业务不可或缺的一部分，而人工智能是一项重要的技术。

许多分析师认为，对于组织中的人工智能应用缺乏知识和清晰性。尽管算法已经花费了数十年的事实，但数十年前理论化的神经网络却在不同业务领域产生了范式转移效应。这些基于AI的引擎正在推动创新，包括自然语言处理，计算机视觉，面部和语音识别以及机器人技术。

“越来越多的人认为AI是专家极客手中的抽象力量。相反，人工智能可供我们所有人使用。人工智能广泛应用的瓶颈不是技术专长，而是各种各样的人逐渐形成了对人工智能的复杂理解并将其付诸实践。”著名的AI分析师Philipp Gerbert 说。

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为什么AI和业务战略需要紧密联系

越来越多的软件供应商和AI解决方案提供商将AI用作嵌入式产品和服务，以在众多业务障碍中创造更多价值。此旅程起源于诸如ERP和CRM的核心企业应用程序，但是现在，几乎所有行业都在其补充流程中使用AI，例如客户支持，招聘销售或市场营销。例如，印度的许多银行和保险公司都拥有AI驱动的聊天机器人，这些聊天机器人正迅速成为客户互动的第一要点。

对于零售公司而言，人工智能为弥合虚拟销售渠道与实体销售渠道之间的鸿沟创造了机会。从日常任务管理到获得客户见解，人工智能是零售等商业环境中的一项基本技术。供应链优化需求，业务领导者决策的改善以及零售商之间的预测等因素使AI成为业务不可或缺的一部分。

没有人工智能，未来业务可能就没有竞争优势

领先的公司已经在用户行为中找到可能导致卓越产品或现有产品功能的模式，这使其在竞争中胜于其他业务。以计算机视觉(CV)为例。利用计算机视觉，我们可以创建一个系统，该系统执行人类视觉系统可以完成的工作的子集。在CV中，系统可以分析相机拍摄的照片并了解其中的内容。例如，它可以识别诸如汽车，路灯之类的物体，当然也可以识别人。

计算机可以通过称为神经网络的节点网络执行对象识别。可以将图像送入网络，并在这些节点处进行卷积。这种技术可用于各种业务场景，并带来令人难以置信的生产力和效率。例如，您可以利用基于计算机视觉的车牌识别来运行自动泊车业务。当然，必须将来自注册，计费和基于计算机视觉的车牌识别系统的信息进行集成，以使整个过程自动化。

人工智能方面的最新创新大多与数据处理能力的提高有关。同样在过去的十年中，人工智能中存在时间最长的两个问题也有所突破，即视觉和语言，这两个问题都将人工智能推向了现实世界。机器人，无人机和自动驾驶汽车都需要视觉，而语言对于与人互动，访问文档和知识至关重要。尽管这两种技术尚不完善，但它们已经产生了巨大的影响。

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