人工智能至關重要，它不僅是關鍵的推動者，也是企業(yè)數(shù)字化轉型之旅的助推器。它是當今和未來企業(yè)發(fā)展的動力。

這是因為人工智能有可能重塑財富500強，就像互聯(lián)網一樣。已有數(shù)十年歷史的老牌玩家可能會落敗，而默默無聞的顛覆性挑戰(zhàn)者可能會崛起，成為下一個行業(yè)領導者。

由人工智能驅動的數(shù)字化轉型對三個重要的商業(yè)領域產生了巨大影響。最明顯的是技術堆棧，以及確保它為人工智能做好準備。接下來是人工智能將改變公司業(yè)務流程和運營的方式，人工智能具有通過自動化改變既定流程的潛力。第三，或許也是最重要的，是人工智能將對企業(yè)帶來的變革。

人工智能的采用和部署將被證明是未來幾年的一個關鍵市場差異化:為了克服即將到來的經濟逆風并領先于競爭對手，企業(yè)需要將人工智能作為其數(shù)字化轉型戰(zhàn)略的關鍵原則。

隨著技術的快速發(fā)展，部署人工智能的有效性取決于最大化效益，同時最小化實現(xiàn)模型的成本。對于正在探索如何使用人工智能的企業(yè)來說，有三種方法可以最大化部署的價值。

1、轉移到以數(shù)據為中心的計算

許多企業(yè)正在進行技術變革，從以模型為中心的計算到以數(shù)據為中心的計算。簡單地說，我們不需要創(chuàng)建AI模型并將數(shù)據引入模型，而是需要將模型直接應用到數(shù)據上。由于更廣泛的數(shù)字化轉型戰(zhàn)略，許多企業(yè)已經在經歷這一過程，企業(yè)將AI計算平臺作為整個企業(yè)服務交付的單一交付點。

這不僅帶來了效率，還為我們提供了更大、更具變革性的人工智能部署，這些部署可以跨部門工作并結合流程。

2、關注有價值的模型

機器學習模型的融合發(fā)生了重大變化。就在三年前，每周都有數(shù)百篇新的研究論文討論新的機器學習模型，這讓人擔心模型的增長正在失控。如今，這一趨勢發(fā)生了逆轉。它的專一性和泛化性更少，這導致了模型的數(shù)量更加有限。一個單一的基于通用的語言模型可以從多個下游任務交付功能，而不僅僅是一個。

隨著模型逐漸縮小，它們實際上也變得更加標準化。這產生了一個有趣的次級效應，創(chuàng)造新的AI模型的知識產權價值正在減少。企業(yè)如今意識到，他們的真正價值和知識產權在于他們持有的數(shù)據中，這進一步突顯了向以數(shù)據為中心的計算的轉變。

3、結合模型并部署多模式人工智能

當然，人工智能從來都不是一種特定的、定義明確的技術。它是許多相關技術的廣義術語。我們今天看到的是組合模型的興起，并將它們部署到不同類型的數(shù)據上。不同人工智能模型和數(shù)據類型在單一管道中的融合，將帶來更高的運營效率和提供的新服務。

一個例子是自然語言處理和計算機視覺的結合，這產生了一種基于文本輸入創(chuàng)建圖像的圖像生成算法。

另一個更實際的例子是，語言模型將系統(tǒng)日志中提取異常，然后將其輸入推薦算法。電子商務推薦引擎“您買了這個，也許您會喜歡這個”是很常見的，但在NLP模型的環(huán)境下，可以利用它們?yōu)橹С址治鰩熖峁┫乱粋€最佳操作的推薦，以糾正文本日志中看到的異常。

人工智能正被跨部門和企業(yè)采用，C套件和領導團隊不希望被成功實施該技術的競爭對手甩在后面。隨著人工智能越來越多地投入使用，那些能夠以最高效率部署人工智能的企業(yè)將獲得下一個競爭優(yōu)勢。