人工智慧正在那裡，但是對它的困惑卻阻礙著它-百客寶

來自敘事科學的研究聲稱人工智慧定義的困惑正在阻礙它，儘管62％的企業受訪者認為它將在2018年前推出。

儘管這是一個令人鼓舞的統計數據，但報告還強調了對技術本身的定義存在混淆。對調查做出貢獻的人中，62％表示他們目前沒有使用人工智慧，然而在隨後的調查中，88％的人被發現是受AI技術支配的產品或解決方案。20％的受訪者強調，只有在更清晰地了解這項技術是什麼，它適合IT部門的功能以及它的好處之後，才會在他們的組織中實施人工智慧。

這些統計數據比其他任何事情都更加突出了混淆，並且對日常生活中已經存在的人工智慧技術一無所知。人工智慧在科幻電影和現實生活中並不新鮮。從蘋果設備上的Siri到亞馬遜的推薦購買或Facebook的內容推薦，人工智慧一直在技術的真實世界中流傳，很少有人意識到它的影響。所提及的功能是AI，它是最簡單的版本之一，儘管IBM一直在其Watson產品方面取得進展，進入更複雜的領域，如醫療診斷，建築管理和天氣建模系統。

但是人工智慧的真正潛力是什麼？根據報告，預測分析是最突出的用例。38％的受訪者認為對與機器，客戶或商業健康有關的活動進行預測是最相關的用例。這是更明顯的用例之一，因為它與底線直接相關，從而挽回了對技術的投資。無論這是租賃設備的維修，了解哪些客戶最有可能流失或了解可能影響供需動態的外部因素，這些都是影響利潤率的用例。

這些用例還可以與大數據的增長聯繫起來，並希望通過變得更加智能來提高競爭力。公司可以獲得的信息越多，知情的決策就會越多，所承擔的風險就會降低。取決於你對這個行業的看法，在使用數據時要麼非常好，要麼很糟糕。這個數字幾乎肯定在中間，因為分析這些數據只需要很多人工時間，而數據科學家的需求量很大。

隨著物聯網的推出，提高採集效率和更有效的實時解決方案，組織可用信息的浪潮將繼續增長。為了實現對數據收集，存儲和管理的投資，人工智慧解決方案可以將信息理解並將其轉化為洞察力，因為人類無法保持足夠長的時間來完成相同級別的工作。為了確保投資回報並避免淹沒信息的膨脹，人工智慧可能至關重要。

報告期間受到關注的另一個領域是自動化。目前這在議程上似乎很低，但有25％的受訪者認為這是最重要的用例。自終結者發布以來圍繞人工智慧旋轉的神話之一是人工智慧最終將消除對人類的需求。這一切都非常黯淡，但AI給企業提供了從員工身上帶走更多世俗化，簡單化和重複性任務的機會，以確保他們能夠將更多時間集中在對業務成功更有價值和關鍵的部分。

雖然仍需要關注人工智慧的實際情況以及通過實施這些新一代技術可以實現的目標，但是進展已經開始顯現。如果雲計算和5G成為推動物聯網發展的驅動力，為確保時間和投資不是浪費，AI驅動解決方案的幫助似乎至關重要。AI解決方案不會（或者至少在不久的將來）做出關鍵業務決策，儘管大數據的承諾是提供合適的信息水平以確保企業做出明智的決策。人工智慧可能是信息與見解之間的聯繫。

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