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IBM:企业级人工智能转变:填补数据与技能差距,实现卓越价值(附下载地址)

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随着越来越多的企业开始采用与人工智能 (AI) 相关的技术,人工智能逐步远离炒作,开始实际发挥作用。这些企业专注于优化职能领域和用例,特别注重收入增长,重拾对数据基础架构的兴趣,并且明确表示知识型员工的技能问题令其感到越来越不安。本报告探讨他们如何实施战略性计划、定义价值驱动因素、培养基本技能以及增强人才获取能力,并介绍这些努力如何帮助他们显著提升竞争优势。 原文来自皮匠网,关注“三个皮匠”微信公众号,每天分享最新行业报告

人工智能技术正在迅速成熟。企业采用人工智能的步伐也越来越快。目前,正在积极思考在哪里使用人工智能以及如何使用人工智能的高管人数,比以往任何时候都要多。此外,对于人工智能在企业中的实施优先顺序以及如何推广这些前沿技术,高管的思路也变得越来越清晰。 

虽然 2016 年受访首席执行官表示他们在整个企业中对人工智能开展了大规模试验,但他们现在只高度关注五个优先领域。 2016 年,高管们将客户满意度和维系率视为人工智能投资的价值驱动因素,而现在,他们更关心客户以及其他增长指标。虽然技术可用性是 2016 年大多数受访高管的主要关注点,而现在,他们只关心如何最有效地培养人工智能技能和使用数据。

那么,这些变化意味着什么呢?从试验阶段过渡到实施阶段并非易事,许多企业都感到难以应对。然而,有一些企业已经开始大规模地成功部署人工智能 — 并且他们的财务绩效之高令人惊叹。要在企业中大规模实施人工智能技能,以及实现人工智能的价值,关键在于解决数据问题和弥补人工智能技能差距。 

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