。新的人工智能公司不断涌现，试点项目正在启动，以将智能嵌入应用程序、报告和业务流程中。2017 年，在埃森哲的一项研究中，85% 的受访高管表示有意在未来三年内广泛投资于
人工智能相关技术。
根据 CB Insights，2017 年在 650 多笔投资交易中部署了创纪录的 6.5B 美元的资本，已经超过了 2016 年全年近 1,000 笔交易中部署的 5.7B 美元。经济实惠、大规模的云计算以及算法优化方面的显着改进正在推动人工智能取得前所未有的进步。随着创新步伐继续呈指数级加快，在将 AI 人才和能力添加到您的业务线时，没有时间可以浪费。运营管理、财务、生产、人力资源、客户服务、营销和销售领导者都需要评估如何利用人工智能增强人类智能。
人工智能：数字化转型的核心
什么是人工智能？它是计算机系统的发展，能够执行通常需要人类智能的任务，例如视觉感知、语音识别、决策和语言之间的翻译。在 AI 中，有许多技术，例如自然语言处理 (NLP)、自然语言生成 (NLG)、机器学习、深度学习和文本分析。目前，机器学习是人工智能中规模最大、发展最快的领域之一。
人工智能和机器学习智能历来仅限于专家。如今，这些功能正在迅速发展，远远超出了数据科学家的范畴，成为面向大众的简单、智能的业务应用程序。它已成为第四次工业革命的核心——数字化转型。AI 正在根据之前的购买提出建议、检测欺诈活动、对 CRM 线索的质量进行评分、通过维护警报防止中断、通过 GPS 地图帮助驾驶员找到最佳路线、通过 Alexa 或 Siri 提供个性化帮助，甚至为增强分析解决方案提供支持。人工智能已经融入我们的日常活动。
人工智能人才之战
顶尖的人工智能研究人员是当今世界上最需要的人才之一。据麦肯锡称，70%的人工智能投资来自大型科技公司的内部研发投入。大型科技公司已经获得了80% 到 90% 的可用 AI 人才。这场 AI 人才争夺战助长了对 AI 相关公司的收购，只是为了获得人才。
随着越来越多的企业和组织开始理解人工智能的变革潜力，剩下的接受过人工智能、机器学习和深度学习培训的科学家和技术人员正在受到追捧。预计专家短缺将持续到下一个十年。与此同时，现有的分析人才正在接受培训以学习人工智能。此外，正在发明替代解决方案来填补空白，从而产生全新的公民数据科学家阶层。
是时候采取行动了
每个行业都将被人工智能重新构想和转变。这是在未来蓬勃发展的“必备”能力。在我们的数据驱动型经济中，海量、复杂性和多样性的数据源已经压倒了现有的自助式 BI/数据发现工具，这些工具无法处理或呈现巨大的数据量。如果您没有预算将 AI 工具和人才添加到组织的战略中，那么您可能已经落后了。
人工智能以及预测性和规范性分析是游戏规则的改变者。人工智能和高级分析能力对话一直上升到董事会和高管层。今天，我们看到 C 级、首席分析官 (CAO) 和首席数据官 (CDO) 角色的创建旨在最大限度地提高数据资产的价值、改进决策制定和增强业务流程。是时候采取行动了。尽快跳上人工智能列车，否则你将被抛在后面。
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