1956年，人工智能概念首次被提出。那年，达特茅斯夏季人工智能研究会议聚集了各方大佬，包括Lisp语言的发明人约翰·麦卡锡、信息论创始人克劳德·香农、人工智能领域先驱马文·明斯基等等，世界正在逐步走向数字化、智能化。随着技术的迭代发展，弱人工智能的广泛应用。众多决策者、利益相关方和影响者都一致认为人工智能 (AI) 具备 强大的颠覆性价值，有潜力颠覆和取代当前业务架构与企业软件。
尽管人工智能的宣传铺天盖地，但我们往往并不了解其明确 定义。它激发了大家的热情，有时甚至引起激烈的讨论。与 众多新技术一样，起初这些讨论更多的是侧重于面向消费者 的产品，如自动驾驶汽车、无人机递送包裹或机器人家庭助 手。更广泛的市场还没有完全认识到人工智能对企业对企业 (B2B) 和企业运营的影响。
发掘人工智能的价值
人工智能并不是一种技术，理解这一点至关重要。它是一系列技术和构成要素，如自然语言处理、机器学习和深度学 习、神经网络、虚拟客服、自主系统以及计算机视觉等。要 了解人工智能所囊括的多种构成要素。
像对待其他新兴技术一样，许多企业对于人工智能也采用浅 尝辄止的方法，主要开展试点项目和概念验证 (PoC)。它们 将人工智能应用于企业边缘领域，零敲碎打地实施一些看似 让人兴奋但却孤立的用例，如提高机器人流程自动化 (RPA) 或聊天机器人等会话服务的智能程度。
成功走上人工智能之路勿忘初心
在执行数字化转型的每时每刻，别忘了自己的初衷和目标。要通过数字化转型改进业务运营，需要一种企业范围的 方法。
无论是自上而下还是自下而上，甚至是在任务层面，所有的 工作都需要有相同的关注点和方法。这就要求最高管理层确 立业务成果目标与框架，以及协调业务和职能专家，帮助定 义战略重点，实现愿景。
没有数据，就没有人工智能
每个企业都具备一些高质量、结构化、易于使用的数据。企 业可以运用各种来源的许可材料及公开可用的信息补充相关数据。综合运用内部数据和外 部数据实现基于数据的决策和认知学习。 从广泛运用各种可用数据源入手，快速取得成功，与此同 时，制定更为清晰的总体数据战略。始终以想要创造的价值为抓手，然后研究如何实现目标。
加速器、适配器、插件和微服务等各种工具可以帮助将数据转换成可针对人工智能进行优化的格式。对于大多数企业而 言，时间就是金钱；因此，通过各种加速器访问和优化当前 的数据存储有助于更快地实现价值，同时解决更大的数据管 理结构问题。
将数据作为交付战略的基石。交付服务的制胜法宝在于自动 化、分析技术和数据的融合，尤其是将最少的算法训练与迭代式数据输入相结合。 （部分内容来源于网络如有侵权请联系删除）
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