智能资讯时代下的AI企业自动化四大关键事实及其对物品行业的战略影响

智能资讯时代下，AI企业自动化四大关键事实及其对物品行业的战略影响

AI技术的连续进步：机器学习算法在图像识别、语音处理、文本翻译和围棋等复杂任务中超越人类能力。目前的机器学习是由三个主要驱动力推进：深度学习算法突破性发展、大量数据或构造化数据快速增长，以及机器学习硬件如GPU芯片组成快速迭代。

AI应用案例广泛但规模有限：虽然AI在企业内部得到广泛应用，但目前的大多数应用都是弱人工智能（有监督式训练），需要大量标记数据才能实现类似于人类一般智能水平的性能。这意味着AI将能够主动完成特定任务，但一旦完成这些任务，处理计划就可能减少，并且无法用于其他任务。

优先专注于A→B运动：Andrew Ng提出的A→B运动，即投入明确的输入A，以获得清晰输出B，这是一个有效地描述机械可进修义务特点的手段。例如，通过历史销售数据、季节性趋势点、社交媒体信号和价格敏感度等多种输入源，一个算法可以预测未来需求。

采取不仅仅依赖于技巧上的可行性：除了考虑一次性成本（如算法开发和训练数据收集）、转换成本（如技巧妨碍和文化变更阻力）以及生态系统需求外，还要考虑内部体系结构与组织挑战。此外，由于采取率可能不同，一些用例可能比其他用例更快被采纳。