AI和机器学习只适合大型企业？事实并非如此

较小的企业应该像大型企业一样，着眼于机器学习和AI。然而，希望利用新兴技术的小企业主可能担心成本会更高。好消息是事实并非如此。

在谷歌上搜索“AI”会产生超过6800万条的搜索结果；同样地，搜索“机器学习”会得到近6500万条结果。

从这一知识库中筛选有用信息本身就是一项非常艰巨的任务。与这些术语相关的新闻故事往往侧重于“转型”和“革命”等关键词。随着人们对这一技术的炒作达到了巅峰，所有企业的管理人员都在努力研究这些强大的新兴技术将如何支持业务用例。

较小的企业应该像大型企业一样，着眼于机器学习和AI。然而，希望利用新兴技术的小企业主可能担心成本会更高。好消息是事实并非如此。

较小的企业可以利用云，从而高效地利用AI和机器学习，选择利用外部服务并在业务案例得到证实时扩大采用规模。

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采取第一步措施

AI是一个新兴领域，拥有一系列复杂的工具和服务。然而，最先进的技术并不意味着会令人望而却步。寻找一个旨在揭开AI和机器学习神秘面纱的合作伙伴，通过让开发人员和非开发人员等更容易获得新兴技术，从而帮助你的企业获益。

基于云的方法将允许你的企业随着业务需求的变化来扩展对AI和机器学习的需求。通过与合作伙伴合作，你将有机会来扩展AI服务，而且你所拥有的大量的工具也能够帮助你仔细且高效地打磨你的机器学习方法。

那么，企业可以在哪些领域使用新兴技术？你要非常警惕关于“AI将有利于减少劳动力数量”的建议。虽然行业炒作表明AI与用人工劳动取代人类劳动密切相关，但能证明这种说法的证据却寥寥无几。

AI是一个新兴和快速兴起的领域。现在，AI被看做是小型企业可以用来增强其现有员工技能基础的工具。拥有组织数据集的中小企业可以使用机器学习来挖掘信息并开发有助于提高业务绩效的洞察力，而不是来取代员工。

想想支持服务等关键领域。机器学习可用于编码常见响应，并可能通过聊天机器人提供对基本请求的自动响应。企业的支持人员可以专注于更高价值的支持任务，让客户满意并增加重复业务的可能性，而不是被客户的问题难倒。

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整理数据和服务

新兴技术能够节省员工的时间，但是其影响不一定局限于支持服务。机器学习还可用于帮助销售团队赢得更多业务。该技术可以帮助快速分析潜在客户并展示积极的客户情绪，特别是在非结构化数据领域，例如社交流媒体。

要认识到的关键点是，任何收集大量信息并且需要快速分析数据的公司都可能找到机器学习的有效用途。实施新兴技术的有效性将直接关系到你所创建的业务，因此请确保你购买技术不是为了寻找问题。

相反，要专注于你所面临的挑战，无论是筛选大量数据、搜索积极的客户体验还是改善支持响应的自动化。如果有了业务案例，那么只要与有能力的合作伙伴合作，你就会发现AI是你所面临挑战的经济高效的解决方案。

但是在你贸然采用AI和机器学习之前，请对你的数据进行尽职调查。确保信息组织在云端的单一、灵活的位置，并能够进行访问。想一想你所掌握的信息如何与你使用的服务相关联，以及容器化如何让你在未来创建新的灵活服务。

目前，机器学习和AI是大公司的重要考虑因素。Constellation Research预计，60％的C级高管计划今年对AI的投资将增加一半以上。但随着Gartner预计到2022年全球将产生3.9万亿美元的AI业务价值，公司有充分的理由尽早地做出选择。

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结论——抓住时机

我们很容易就会被AI和机器学习的炒作所吸引，但机智的高管为新兴技术开发了强大的用例。小型公司和全球企业的关注点都是技术使用案例。小企业主应该立即开始研究AI和机器学习，并与领先的合作伙伴合作，研究如何利用新兴技术来改进和优化其产品和服务。

原文作者：Mark Samuels

编译：信息化和软件服务网