人工智能公司拥有的三种类型

使用数据科学的公司正在迅速蚕食竞争对手的市场份额。这种转变可以在许多行业中观察到。根本原因是高级分析提供了明显的决策杠杆。在数字化经济中，正确的决策可以通过企业和消费者网络迅速传播，这种影响更加明显。资源会迅速分配给最好的公司。

因此，我相信每个公司都必须考虑使用机器学习来获得业务杠杆。如果公司不这样做，则他们可能会失去竞争力。但是，并非每个公司都应该对机器学习进行相同的投资。

相反，公司应该采用我与众多开发AI解决方案的公司合作开发的三种策略之一。根据您的业务概况，您可以应用以下策略之一来改善您的业务。

请记住，“ AI”一词可能过于雄心勃勃。选择策略时，请确保该策略对您而言切实可行，并会增加您的收益。

``AI竞争''

大多数技术公司都属于这一部分。AI竞争策略的第一步是在组织内创建机器学习能力。这可以通过两种方式来完成。首先是从外部引进训练有素的人才。第二个是为您现有的团队投资严格的培训计划。大多数组织将两者结合起来。人工智能竞争力的第二要素是对外部工具的投资。当您可以免费使用开源工具时，创建自己的数据可视化工具所需的投资额是不必要的。利用开源可以缩短产品上市时间并降低成本。

因此，可以利用领先的技术公司在开源方面所做的投资。花时间阅读论文，参加会议和评估供应商。这是贪婪的AI知识消费者的心态。

AI竞争能力和AI领导能力之间的区别在于对研发团队的投入。不幸的是，人工智能研发团队不太可能长时间交付产品。大多数组织无法承受这种成本负担。研发团队的存在是AI竞争力和AI领导力之间的主要区别。

但是，人工智能的竞争力可能会为您的组织创造最大的风险调整后的回报。AI竞争性组织针对其特定业务案例利用外部专家和AI的开放研究文化。

“ AI持续”

机器学习可能不会提高您的核心能力。可能正在改变其他行业的技术尚未为您的行业做好准备。在这种情况下，您的企业会将其AI计划的重点缩小到三个地方。首先，提高利润率。第二，提高现有服务产品的质量。第三，降低中断风险。

为了实现这些目标，您的组织可以应用“ AI持续”策略。视情况而定。该组织将定期确定可以通过AI加强其业务计划的点。它将确定机器学习解决方案是否可以为其核心关注点带来可衡量的收益。最后，它将确定一个外部解决方案，而不是内含功能。

在最佳情况下，解决方案以产品化形式存在。我经常观察到组织尝试自己重建常用的用例。情绪分析就是一个很好的例子。机器学习服务的市场已经发展到不利于自己开发情感模型的地步。只需即插即用即可订阅。