人工智能和机器学习不仅适用于大家伙

谷歌网络搜索“人工智能”产生了超过6800万个结果; 同样的“机器学习”搜索返回了近6500万个结果。

筛选有用信息的知识库本身就是一项艰巨的任务。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。随着夸张程度达到最高水平，所有组织的管理人员都在努力研究这些强大的新兴技术如何支持业务用例。

较小的公司应该像机器学习(ML)和人工智能(AI)一样对它们的大型同行感兴趣。然而，希望利用新兴技术的小企业主可能会担心成本会比歇斯底里更大。好消息是它不一定是这样。

较小的企业可以使用云将其脚趾纳入AI和ML成本，选择利用外部服务提供并在业务案例得到证实时扩大规模。

迈出第一步

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令人望而却步。寻找一个旨在揭开AI和ML神秘面纱的合作伙伴，通过让开发人员和非开发人员更容易获得新兴技术，帮助您的企业获益。

基于云的方法将允许您的组织在业务需求变化时扩展其对AI和ML的需求。与合作伙伴合作，为您提供以指数方式扩展人工智能服务的机会，同时也拥有广泛的工具，帮助您仔细，经济高效地磨练您的ML方法。

那么，您的企业可以在哪里使用新兴技术?非常警惕AI会帮助您减少劳动力数量的建议。虽然行业炒作表明人工智能与用人工劳动取代人类密切相关，但这种说法的明确证据却很薄弱。

人工智能是一个新兴和快速兴起的领域。现在，人工智能最好被认为是您的小型企业可以用来增强其现有员工技能基础的工具。拥有组织良好的数据集的中小企业可以使用ML来挖掘信息并开发有助于提高业务绩效的洞察力，而不是替换员工。

想想支持服务这样的关键领域。ML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。您的支持专家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，而不是陷入困境。

对数据和服务进行排序

新兴技术在腾出员工时间方面的影响不一定限于支持服务。ML还可用于帮助您的销售团队赢得更多业务。该技术可以帮助快速分析潜在的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，例如社交媒体流。

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ML的有效用途。实施的有效性将与您创建的业务案例直接相关，因此请确保您不购买技术然后查找问题。

相反，要专注于您所面临的挑战，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。如果业务案例存在，只要您与有能力的合作伙伴合作，您就会发现AI是您面临挑战的经济高效的解决方案。

但是在您急于进入AI和ML之前，请对您的数据进行尽职调查。确保您的信息在云端的单个灵活位置进行组织和访问。想一想您所掌握的信息如何与您使用的服务相关联，以及集装箱化如何允许您在未来创建新的灵活服务。

目前，ML和AI是大公司的重要考虑因素 - Constellation Research的估计显示，60%%的C级高管计划今年将人工智能投资增加一半以上。但随着Gartner预计到2022年全球将产生3.9万亿美元的人工智能业务价值，贵公司有充分的理由尽早开始探索其选择。

结论 - 抓住时机

很容易被AI和ML的炒作所吸引，但聪明的高管超越了歇斯底里并为新兴技术开发了强大的用例。关注用例对于小型公司和全球企业都是如此。小企业主应该立即开始调查AI和ML。他们应与领先的合作伙伴合作，研究如何利用新兴技术改进和优化其产品和服务。

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