數(shù)據(jù)和人工智能工具的結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)新的分析和自動(dòng)化形式，而在企業(yè)應(yīng)用程序中，這些技術(shù)仍在不斷發(fā)展和演變。

企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者面臨數(shù)字化顛覆的現(xiàn)實(shí)，發(fā)現(xiàn)即使在人工智能上采用快速跟隨策略也很難應(yīng)對(duì)。迅速發(fā)展的技術(shù)以及人工智能對(duì)未來工作的影響，將導(dǎo)致工作崗位的變化和知識(shí)型員工難以保留等迫在眉睫的問題。

采用人工智能的好處以及帶來的問題

經(jīng)研究調(diào)查發(fā)現(xiàn)，人工智能主要用于分析、自動(dòng)化和數(shù)據(jù)管理。正在啟用新功能，使原本不可訪問的域更容易訪問。例如，大學(xué)教授現(xiàn)在可以使用一系列工具來檢測(cè)作弊行為，這曾經(jīng)是一個(gè)人工檢驗(yàn)和基于經(jīng)驗(yàn)的繁瑣過程。在人力資源部門，也采用了能夠篩選簡(jiǎn)歷、預(yù)測(cè)應(yīng)聘者是否合格成功的技術(shù)，以及執(zhí)行許多其他任務(wù)的技術(shù)，這些任務(wù)曾經(jīng)被認(rèn)為難以處理。

不僅僅是人工智能功能使這些應(yīng)用程序更加可行，它也是對(duì)業(yè)務(wù)任務(wù)的重新構(gòu)想，以利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)并開辟新的思維方式。與此同時(shí)，不斷變化的隱私法規(guī)使企業(yè)和網(wǎng)絡(luò)犯罪分子以驚人的新方式使用先進(jìn)的技術(shù)，這迫使企業(yè)采用更多資源處理與數(shù)據(jù)安全和治理相關(guān)的問題。

當(dāng)今的業(yè)務(wù)環(huán)境越來越復(fù)雜，很難應(yīng)對(duì)這種混亂。隨著第二代數(shù)字原生代的興起，需要對(duì)不斷增長(zhǎng)的人工智能和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用進(jìn)行探索和研究。

根據(jù)調(diào)查，人工智能技術(shù)目前在大多數(shù)組織中都有一定程度的使用。這一發(fā)現(xiàn)與其他行業(yè)機(jī)構(gòu)的研究是一致的，這些研究指出，人工智能技術(shù)已從認(rèn)識(shí)和早期采用過渡到全面實(shí)施，并從使用中創(chuàng)造了附加業(yè)務(wù)價(jià)值。

現(xiàn)實(shí)情況是，許多人工智能應(yīng)用程序，特別是那些需要豐富的穩(wěn)定數(shù)據(jù)集合得出結(jié)論的人工智能應(yīng)用程序，一直受到數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和管理的復(fù)雜性的困擾。然而，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，使組織能夠保持和管理越來越多的數(shù)據(jù)，利用物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)的新應(yīng)用開始產(chǎn)生有希望的結(jié)果。其中一些例子包括執(zhí)法中的面部識(shí)別、智慧城市技術(shù)、自動(dòng)駕駛汽車和無人機(jī)等。

人工智能和大數(shù)據(jù)的正確組合

仔細(xì)考慮人工智能使用的數(shù)據(jù)同樣重要。在相關(guān)調(diào)查中，很多組織表示，缺乏正確的數(shù)據(jù)是進(jìn)一步實(shí)施人工智能的最大障礙之一，28%的受訪者認(rèn)為缺乏內(nèi)部專業(yè)知識(shí)也是一個(gè)主要障礙。

　隨著數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和存儲(chǔ)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，人們將開始看到人工智能系統(tǒng)的適應(yīng)和改進(jìn)。雖然人工智能從業(yè)者可能對(duì)數(shù)據(jù)量有合理的處理，但大數(shù)據(jù)環(huán)境中的變化速度仍然是某些人工智能應(yīng)用程序的重要問題。流媒體數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)樣本經(jīng)常被忽視的一個(gè)很好的例子。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性是另一個(gè)越來越重要的問題，特別是對(duì)于分類方法和其他無監(jiān)督的人工智能方法。數(shù)據(jù)是必須建立任何技術(shù)(尤其是人工智能)的基礎(chǔ)。錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)(例如使用包含偏差或被錯(cuò)誤操作的數(shù)據(jù))通常會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的技術(shù)方法產(chǎn)生錯(cuò)誤的見解，而且可以通過壓力以消極的方式得到強(qiáng)化。

人工智能的發(fā)展對(duì)其商業(yè)價(jià)值至關(guān)重要

但是，隨著數(shù)據(jù)的持續(xù)生成和存儲(chǔ)量呈指數(shù)增長(zhǎng)，人們將開始看到人工智能系統(tǒng)的適應(yīng)和改進(jìn)。這種演變是人工智能的商業(yè)價(jià)值所固有的特征。正如人工智能技術(shù)在某種程度上具有自我診斷的能力一樣，人們將開始看到出現(xiàn)復(fù)雜的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)不僅可以從人類代理那里學(xué)習(xí)，而且還可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)——其很好的例子包括對(duì)抗人工智能和集成方法。

此外，下一代數(shù)字原生代的人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者將更加細(xì)致地對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行觀察。這些未來的數(shù)據(jù)科學(xué)家將進(jìn)行鑒別診斷，就像醫(yī)生一樣，可以區(qū)分具有相似癥狀的疾病。

人工智能和大數(shù)據(jù)的結(jié)合將繼續(xù)發(fā)展，組織可以確保繼續(xù)增加對(duì)該技術(shù)的實(shí)驗(yàn)和部署。然而無法保證這種演變將朝著積極的方向發(fā)展。事實(shí)上，一些偉大的預(yù)言得出的結(jié)論卻恰恰相反。

數(shù)字顛覆的新科學(xué)與商業(yè)和人工智能的發(fā)展息息相關(guān)。似乎可以肯定的是，這種進(jìn)化的速度將繼續(xù)增加。事實(shí)上，人工智能和大數(shù)據(jù)并不總是完美地結(jié)合在一起。在這一領(lǐng)域，最終會(huì)產(chǎn)生最佳結(jié)果的是不同分析方法和思維的日益成熟。