人工智慧至關重要，它不僅是關鍵的推動者，也是企業數位轉型之旅的助推器。它是當今和未來企業發展的動力。
這是因為人工智慧有可能重塑財富500強，就像網路一樣。已有數十年歷史的老牌玩家可能會落敗，而默默無聞的顛覆性挑戰者可能會崛起，成為下一個行業領導者。
由人工智慧驅動的數位轉型對三個重要的商業領域產生了巨大影響。最明顯的是技術堆棧，以及確保它為人工智慧做好準備。接下來是人工智慧將改變公司業務流程和營運的方式，人工智慧具有透過自動化改變既定流程的潛力。第三，或許也是最重要的，是人工智慧將對企業帶來的改變。
人工智慧的採用和部署將被證明是未來幾年的一個關鍵市場差異化:為了克服即將到來的經濟逆風並領先於競爭對手，企業需要將人工智慧作為其數位化轉型策略的關鍵原則。
隨著技術的快速發展，部署人工智慧的有效性取決於最大化效益，同時最小化實現模型的成本。對於正在探索如何使用人工智慧的企業來說，有三種方法可以最大化部署的價值。
#許多企業正在進行技術變革，從以模型為中心的運算到以數據為中心的計算。簡單地說，我們不需要建立AI模型並將資料引入模型，而是需要將模型直接應用到資料上。由於更廣泛的數位轉型策略，許多企業已經在經歷這個過程，企業將AI運算平台作為整個企業服務交付的單一交付點。
這不僅帶來了效率，還為我們提供了更大、更具變革性的人工智慧部署，這些部署可以跨部門工作並結合流程。
機器學習模型的融合發生了重大變化。就在三年前，每週都有數百篇新的研究論文討論新的機器學習模型，這讓人擔心模型的成長正在失控。如今，這一趨勢發生了逆轉。它的專一性和泛化性更少，這導致了模型的數量更加有限。一個單一的基於通用的語言模型可以從多個下游任務交付功能，而不僅僅是一個。
隨著模型逐漸縮小，它們實際上也變得更加標準化。這產生了一個有趣的次要效應，創造新的AI模型的智慧財產權價值正在減少。企業如今意識到，他們的真正價值和智慧財產權在於他們所持有的數據中，這進一步突顯了向以數據為中心的計算的轉變。
#當然，人工智慧從來都不是一種特定的、定義明確的技術。它是許多相關技術的廣義術語。我們今天看到的是組合模型的興起，並將它們部署到不同類型的資料上。不同人工智慧模型和資料類型在單一管道中的整合，將帶來更高的營運效率和提供的新服務。
一個例子是自然語言處理和電腦視覺的結合，這產生了一種基於文字輸入創建圖像的圖像生成演算法。
另一個更實際的例子是，語言模型將系統日誌中提取異常，然後將其輸入推薦演算法。電子商務推薦引擎「您買了這個，也許您會喜歡這個」是很常見的，但在NLP模型的環境下，可以利用它們為支援分析師提供下一個最佳操作的推薦，以糾正文字日誌中看到的異常。
人工智慧正被跨部門和企業採用，C套件和領導團隊不希望被成功實施該技術的競爭對手甩在後面。隨著人工智慧越來越多地投入使用，那些能夠以最高效率部署人工智慧的企業將獲得下一個競爭優勢。
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