1. 大數(shù)據(jù)難題

數(shù)據(jù)對(duì)于AI方案而言至關(guān)重要，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)需要獲取大量信息方可完成自我訓(xùn)練。而AI較大的敵人在于數(shù)據(jù)分散化——傳統(tǒng)堆棧供應(yīng)商提供的大量套件與會(huì)話應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致信息混雜，意味著數(shù)據(jù)將愈發(fā)難以處理。前瞻性企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始利用聯(lián)網(wǎng)中樞解決方案與開(kāi)放API解鎖數(shù)據(jù)的力量，以確保未來(lái)的AI系統(tǒng)能夠?qū)ζ浼右岳谩?/span>

2.物聯(lián)網(wǎng)-利用“低智能”設(shè)備提升企業(yè)智能度

目前，接入互聯(lián)網(wǎng)的“低智能設(shè)備”數(shù)量為人類總數(shù)的近兩倍，而到2020年這一數(shù)字預(yù)計(jì)將增加到六倍。隨著更多資金涌入物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，我們有必要利用AI處理由物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的信息，從而切實(shí)利用其提升業(yè)務(wù)執(zhí)行效果。例如，我們可以利用傳感器判斷客戶何時(shí)需要更換零件，并率先由銷售團(tuán)隊(duì)進(jìn)行推薦。

3.利用預(yù)測(cè)分析提升競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

目前，從企業(yè)內(nèi)部獲取信息相對(duì)簡(jiǎn)單，但在信息與系統(tǒng)同需要其作為決策素材的工作人員之間建立相互作用則相當(dāng)困難，且只有AI有望完成這一挑戰(zhàn)。預(yù)測(cè)分析機(jī)制不僅能夠在正確時(shí)間提供正確信息，同時(shí)亦可立足效果放大因素、驅(qū)動(dòng)性因素以及內(nèi)部專家意見(jiàn)等條件為決策提供重要依據(jù)。

4.利用工作圖發(fā)掘有價(jià)值見(jiàn)解

決策制定正是企業(yè)AI方案的下一場(chǎng)革命，在這一新時(shí)代當(dāng)中，我們將迎來(lái)新的依據(jù)性素材——即工作圖。AI將能夠?qū)€(gè)人、團(tuán)隊(duì)乃至多團(tuán)隊(duì)間的對(duì)話、內(nèi)容、情緒及行動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，并將相關(guān)見(jiàn)解交付至決策者手中。以此為基礎(chǔ)，企業(yè)管理者將能夠制定出更加非常規(guī)的發(fā)展規(guī)劃。相信未來(lái)幾年甚至數(shù)個(gè)月中即會(huì)出現(xiàn)更多與工作圖相關(guān)的討論之聲。

5.提升效率與交互性

目前的眾多語(yǔ)音助手主要面向消費(fèi)者，但事實(shí)上，必須承認(rèn)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的最佳發(fā)揮舞臺(tái)應(yīng)在辦公室當(dāng)中。事實(shí)上，大家將很快即可購(gòu)買屬于自己的AI助手，并由其負(fù)責(zé)安排會(huì)議、整理收件箱并創(chuàng)建內(nèi)容，且整個(gè)過(guò)程全部以語(yǔ)音交流完成。另外，AI驅(qū)動(dòng)的虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)允許客戶首先進(jìn)行試用、加快員工入職考核并幫助專家更為高效地推動(dòng)創(chuàng)新概念轉(zhuǎn)化為實(shí)際產(chǎn)品。

雖然目前的AI方案還遠(yuǎn)遠(yuǎn)稱不上成熟，但我們完全有理由對(duì)其抱有更高的發(fā)展期望。在面對(duì)AI技術(shù)時(shí)，制定嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽?zhàn)略顯然更符合我們的自身利益，同時(shí)亦可幫助我們?cè)谖磥?lái)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。