为了使标志性的美国短篇小说家奥·亨利(O. Henry)感到骄傲，许多公司已经从计划最佳财务年度变成了最困难的财务年度之一。计划已被抛出。作战室已经创建，公司正在对其业务模型的核心做出艰难的决策。

在过去十年的牛市中，人工智能已成为公司的核心职能。即将到来的经济衰退将标志着企业将不得不首次学习在市区范围内管理其AI支出。许多公司不确定核心业务模式受到威胁时如何确定研发支出的位置。他们需要资产负债表较弱的具体投资理由。

我提出了一个三管齐下的结构，用于在经济低迷时期管理AI研发。第一个机会是机会主义的：可以在哪里重新部署资源以改善公司的地位?从根本上讲，人工智能是杠杆决策的一种形式。旨在增加收入的支出可以转移到增加利润中。第二项是战略性的：应保持哪些长期计划?我提供了进行评估的框架。最后一点是财务：您在哪里以及如何削减成本?谨慎地投资于AI资产的公司会发现这是最简单的。

内部机会

沃尔玛在线销售价值数百亿美元的商品。更令人印象深刻的是，其电子商务销售额正以惊人的41%的速度增长。为了对商品定价，它使用了一种算法，该算法考虑了各种数据点，例如分销成本，竞争对手价格等。像所有算法一样，它使用错误的输入数据也会做出错误的预测。在2019年6月发布的白皮书中，沃尔玛实验室的机器学习团队发现定价不正确的商品有可能``在几分钟内没有追索权的情况下造成重大财务损失''。为了解决这个问题，他们设计了一个异常检测系统，该系统使用机器学习来识别错误的定价决策并防止损失。

这是公司如何部署人工智能资源以提高利润的一个示例。公司应该研究如何在自己的业务模型中实现这一目标。例如，贝叶斯数学可以检测异常的定价和购买决策。诸如Facebook的Prophet之类的预测工具可以改善对客户需求的预测。当领导者评估他们的业务时，他们将发现多个可以使用机器学习来提高盈利能力的部门。

目标是将专注于创收的AI资源转移到运营效率上，以便您的组织将通过改善底线来收回投资。理想情况下，这些改进将是永久的。我预测，许多组织将从AI中获得的最大利益是改进企业内部的决策制定，从而提高盈利能力。

训练

Yamabushi是苦行僧，他们在日本山区生活了几个世纪，并以学习和武术训练而著称。他们曾经因在高山隐居训练武士而闻名。受过Yamabushi训练的武士返回了如此熟练的技能，以至于在战斗中难以击败。

许多文化都有隐逸的传统，静默学习的时期会带来重大突破。在技​​术行业中，当前的经济形势已降低了早期产品发布的回报。以前，有一个强有力的论点支持迭代机器学习发布周期。市场对机器学习产品有浓厚的兴趣，它奖励了满足这些需求的公司。这鼓励公司发布，改进其模型并在迭代周期中进行更新。

当前的气候不能使这种行为得到如此强烈的回报。因此，公司应在核心技术上进行大量投资。不要害怕在模型架构上花费大量时间。同样，投资创建新颖的数据集。这两项投资消耗大量资源。但是，他们最大的机会来创建具有差异化功能的产品。您的目标是根据这段时期的学习表现出卓越的能力。

使用此框架可以根据价值来组织产品。即时的小胜利不应该被重视。他们的预期收益已大大降低。相反，应将重点放在可能需要耐心解决但创造巨大价值的问题上。