尚未投資AI的小型企業(yè)可能對(duì)其缺乏充分的研究

尚未投資AI的小型企業(yè)可能對(duì)其缺乏充分的研究

人工智能（AI）指的不僅僅是機(jī)器人統(tǒng)治世界，也是關(guān)于數(shù)據(jù)教學(xué)應(yīng)用如何改進(jìn)業(yè)務(wù)流程的。

據(jù)Bluewolf（IBM旗下公司）發(fā)布的一份報(bào)告稱(chēng)，僅有21％的小型企業(yè)采用了人工智能（AI）解決方案。該“企業(yè)AI投資差距報(bào)告”對(duì)全球177位決策者進(jìn)行了調(diào)查，以確定他們的公司是否已采用了AI和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），以及他們對(duì)這些技術(shù)的了解程度。盡管33%的小型企業(yè)在未來(lái)的一年內(nèi)準(zhǔn)備對(duì)AI進(jìn)行投資（這使得下一年小型企業(yè)的AI總采用率提高至54%），但其總采用率較大型企業(yè)來(lái)說(shuō)還是較低：30%的大型企業(yè)早已對(duì)AI進(jìn)行了投資，另有44%的大型企業(yè)還準(zhǔn)備在未來(lái)的一年內(nèi)開(kāi)始投資AI，這使得大型企業(yè)的AI總采用率達(dá)到了74%，比小型企業(yè)高了20%.

Bluewolf客戶體驗(yàn)調(diào)查部門(mén)的高級(jí)副經(jīng)理Vanessa Thompson表示，已經(jīng)使用AI工具的公司與不計(jì)劃采用此類(lèi)工具的公司之間存在著知識(shí)差距，她將此稱(chēng)為“AI投資差距”，并在一則書(shū)面聲明中將其描述為“了解AI，和尚未將AI部署到業(yè)務(wù)中的公司高管之間的差異?！?/p>

Bluewolf是一家銷(xiāo)售AI工具的公司，所以他們理所應(yīng)當(dāng)?shù)貢?huì)認(rèn)為人們不購(gòu)買(mǎi)AI工具的唯一原因在于不了解這些工具。為了驗(yàn)證Thompson發(fā)布的聲明的正確性，我與弗雷斯特研究公司客戶調(diào)查部門(mén)的高級(jí)分析師Brandon Purcell進(jìn)行了交流，因?yàn)樗麄児疽矊?duì)AI采用率進(jìn)行了類(lèi)似的研究，所以我詢問(wèn)了他哪些其它因素也會(huì)導(dǎo)致已采用AI和尚未采用AI的公司之間出現(xiàn)知識(shí)差距。

盡管他們公司得出的總體數(shù)據(jù)與IBM公司類(lèi)似——51％的公司已經(jīng)采用或正在擴(kuò)展AI技術(shù)，另外20％的公司表示計(jì)劃在未來(lái)12個(gè)月內(nèi)采用AI。不過(guò)，對(duì)于為何小型企業(yè)的AI采用率會(huì)較低，Purcell提出了其他一些具有說(shuō)服力的原因。

應(yīng)用AI的成本

Purcell認(rèn)為，小型企業(yè)不采用AI技術(shù)的主要原因在于缺少足夠的資金，特別是“因?yàn)檫@是與技能相關(guān)的，而小型企業(yè)缺乏雇傭數(shù)據(jù)科學(xué)家的資金”。然而，數(shù)據(jù)科學(xué)家才是能對(duì)企業(yè)軟件數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，從而得出結(jié)論的人士。

另外，數(shù)據(jù)科學(xué)家也能確定AI是否精確地讀取了您的數(shù)據(jù)，并基于其獨(dú)有的智能技術(shù)采取了相應(yīng)的措施。據(jù)Glassdoor報(bào)道，數(shù)據(jù)科學(xué)家的年平均收入為113，436美元，這（從整體富裕水平來(lái)說(shuō)）僅僅略低于一名美國(guó)企業(yè)首席執(zhí)行官的年平均收入（PayScale報(bào)道其收入平均為166，000美元）。所以，如果您是小型企業(yè)的首席執(zhí)行官，擁有著微薄的利潤(rùn)，但又不想削減自己的工資，那就不太可能花費(fèi)6位數(shù)的成本聘請(qǐng)一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，也不太可能花費(fèi)成本購(gòu)買(mǎi)可以使用AI分析數(shù)據(jù)的軟件系統(tǒng)。

不過(guò)，阻礙小型企業(yè)投資AI軟件的因素不只在于缺乏資金。Purcell表示：“數(shù)據(jù)也是另一因素，因?yàn)橹挥挟?dāng)您擁有大量數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)用AI才會(huì)產(chǎn)生很好的效果，可惜小型企業(yè)根本沒(méi)有那么多的數(shù)據(jù)可用。”

試想一下：當(dāng)您在Facebook發(fā)布與朋友的合照時(shí)，F(xiàn)acebook之所以會(huì)知道要標(biāo)記出照片中的哪些朋友，是因?yàn)樗呀?jīng)從您之前標(biāo)記過(guò)的帖子中收集了信息。另外，Netflix為您推薦的電影也是根據(jù)您之前觀看過(guò)的電影總結(jié)得出的，它與Facebook是根據(jù)ML作出這些推薦的，而ML正是AI的首位“至親”。由于ML和AI很類(lèi)似，它們通常被人互換使用（且不正確地使用）。

以下是這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)之間的根本區(qū)別：ML系統(tǒng)通過(guò)提供簡(jiǎn)化流程的建議和方法來(lái)利用人工智能提高性能，而AI系統(tǒng)可以使軟件在無(wú)需人為監(jiān)管的情況下自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)并作出決策。Netflix提出電影推薦建議便是使用了ML，而自動(dòng)駕駛汽車(chē)使用的是AI，才能讓您無(wú)需手動(dòng)駕駛，只需在后座小憩的情況下到達(dá)公司。對(duì)于一家剛開(kāi)始產(chǎn)生數(shù)據(jù)的小型企業(yè)來(lái)說(shuō)，使用AI帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)與財(cái)富500強(qiáng)公司使用AI軟件獲得的優(yōu)勢(shì)根本不能相提并論。