人工智能至关重要，它不仅是关键的推动者，也是企业数字化转型之旅的助推器。它是当今和未来企业发展的动力。
这是因为人工智能有可能重塑财富500强，就像互联网一样。已有数十年历史的老牌玩家可能会落败，而默默无闻的颠覆性挑战者可能会崛起，成为下一个行业领导者。
由人工智能驱动的数字化转型对三个重要的商业领域产生了巨大影响。最明显的是技术堆栈，以及确保它为人工智能做好准备。接下来是人工智能将改变公司业务流程和运营的方式，人工智能具有通过自动化改变既定流程的潜力。第三，或许也是最重要的，是人工智能将对企业带来的变革。
人工智能的采用和部署将被证明是未来几年的一个关键市场差异化:为了克服即将到来的经济逆风并领先于竞争对手，企业需要将人工智能作为其数字化转型战略的关键原则。
随着技术的快速发展，部署人工智能的有效性取决于最大化效益，同时最小化实现模型的成本。对于正在探索如何使用人工智能的企业来说，有三种方法可以最大化部署的价值。
1.转移到以数据为中心的计算
许多企业正在进行技术变革，从以模型为中心的计算到以数据为中心的计算。简单地说，我们不需要创建AI模型并将数据引入模型，而是需要将模型直接应用到数据上。由于更广泛的数字化转型战略，许多企业已经在经历这一过程，企业将AI计算平台作为整个企业服务交付的单一交付点。
这不仅带来了效率，还为我们提供了更大、更具变革性的人工智能部署，这些部署可以跨部门工作并结合流程。
2.关注有价值的模型
机器学习模型的融合发生了重大变化。就在三年前，每周都有数百篇新的研究论文讨论新的机器学习模型，这让人担心模型的增长正在失控。如今，这一趋势发生了逆转。它的专一性和泛化性更少，这导致了模型的数量更加有限。一个单一的基于通用的语言模型可以从多个下游任务交付功能，而不仅仅是一个。
随着模型逐渐缩小，它们实际上也变得更加标准化。这产生了一个有趣的次级效应，创造新的AI模型的知识产权价值正在减少。企业如今意识到，他们的真正价值和知识产权在于他们持有的数据中，这进一步突显了向以数据为中心的计算的转变。
3.结合模型并部署多模式人工智能
当然，人工智能从来都不是一种特定的、定义明确的技术。它是许多相关技术的广义术语。我们今天看到的是组合模型的兴起，并将它们部署到不同类型的数据上。不同人工智能模型和数据类型在单一管道中的融合，将带来更高的运营效率和提供的新服务。
一个例子是自然语言处理和计算机视觉的结合，这产生了一种基于文本输入创建图像的图像生成算法。
另一个更实际的例子是，语言模型将系统日志中提取异常，然后将其输入推荐算法。电子商务推荐引擎“您买了这个，也许您会喜欢这个”是很常见的，但在NLP模型的环境下，可以利用它们为支持分析师提供下一个最佳操作的推荐，以纠正文本日志中看到的异常。
人工智能正被跨部门和企业采用，C套件和领导团队不希望被成功实施该技术的竞争对手甩在后面。随着人工智能越来越多地投入使用，那些能够以最高效率部署人工智能的企业将获得下一个竞争优势。
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