近年来，似乎大多数围绕技术和业务创新的讨论不可避免地最终辩论了人工智能的未来潜力。尽管从长远来看似乎是无限的，并且关于AI的未来前景如何仍存在许多争论，但人们对AI的今天的运作方式以及企业如何利用其潜力的了解较少。

毫无疑问，人工智能的用例正在逐年增加。这种采用与大数据的增长和部署成本的下降有关。拥有专有数据集的大型技术公司正在引领这一潮流。通过访问将AI置于业务模型中的前沿和中心位置所需的数据和资源，它们具有天然的优势。

让我们考虑一下技术巨头如何在语音中使用AI。苹果与Siri，亚马逊与Alexa。两家公司都在收集所有数据，它们在这些领域的进步是成倍增长的，并赋予他们与新进入者和挑战者相比的长期竞争优势。另一个例子是特斯拉。特斯拉曾经被视为挑战者汽车公司，以电池技术取代巨头，而另一种考虑特斯拉的方法是成为自动驾驶市场的领导者。埃隆·马斯克(Elon Musk)曾谈到将特斯拉汽车视为收集驾驶员数据以训练其AI的平台。特斯拉不从事汽车销售业务，而是从事人工智能业务。他们只是在播种汽车以整理数据，以随着时间的推移训练他们的AI。特斯拉驾驶员每次触摸车轮进行调整时，有一个反馈回路最终会训练他们的无人驾驶系统。这是关于数据优先的思想，它转化为长期竞争优势。因此，特斯拉将有一天成为世界上最好的自动驾驶AI的所有人-当他们这样做时，他们一定会向驾驶员收取额外的费用。

利用人工智能获得竞争优势

如今，许多企业的趋势是在智能应用中和通过第三方利用人工智能。人工智能技术在零售，电子商务，广告，个性化，物流和客户服务等领域非常广泛且易于访问。

但是，要真正获得该技术的附加价值，企业必须使其成为其模型的核心组成部分。好消息是，您现在可以使用各种开源技术和数据库(例如Google的Tensor Flow，Kera，Spark MLlib和Microsoft的Cognitive Toolkit)开发和训练自己的AI。这些平台于2015年左右发布，这只是为了展示我们在使AI民主化的道路上还处于多早。长寿的公司是可以利用自己的数据来优化业务增值的公司。

公司需要问的第一个问题是最适合AI的任务是什么?这不仅仅是重复性的任务，例如会计的每月账户对账或在超市的收银台扫描。那是机器人过程自动化(RPA)立足的利基市场-但它本身并不是AI的一种形式。

第二个问题是如何收获和利用大数据?是否有提高数据质量的空间，以及如何将其与您的业务目标联系在一起?对此进行分类将有助于缩小差距。

为了从人工智能中获得最大价值，公司还必须考虑现有流程和角色。它如何影响现有的公司活动，您如何应对这一变化?您是否在团队中拥有所需的人才，可以在不损害当前业务目标的情况下充分利用AI?使您的业务未来与AI相适应就是考虑团队中的人才并随时间进行调整。对于并非以技术为先的企业而言，差距可能尤其大。