人工智能至關重要，它不僅是關鍵的推動者，也是企業數字化轉型之旅的助推器。它是當今和未來企業發展的動力。

這是因為人工智能有可能重塑財富500強，就像互聯網一樣。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。

由人工智能驅動的數字化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能做好準備。接下來是人工智能將改變公司業務流程和運營的方式，人工智能具有通過自動化改變既定流程的潛力。第三，或許也是最重要的，是人工智能將對企業帶來的變革。

人工智能的采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并領先于競爭對手，企業需要將人工智能作為其數字化轉型戰略的關鍵原則。

隨著技術的快速發展，部署人工智能的有效性取決于最大化效益，同時最小化實現模型的成本。對于正在探索如何使用人工智能的企業來說，有三種方法可以最大化部署的價值。

1、轉移到以數據為中心的計算

許多企業正在進行技術變革，從以模型為中心的計算到以數據為中心的計算。簡單地說，我們不需要創建AI模型并將數據引入模型，而是需要將模型直接應用到數據上。由于更廣泛的數字化轉型戰略，許多企業已經在經歷這一過程，企業將AI計算平臺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能部署，這些部署可以跨部門工作并結合流程。

2、關注有價值的模型

機器學習模型的融合發生了重大變化。就在三年前，每周都有數百篇新的研究論文討論新的機器學習模型，這讓人擔心模型的增長正在失控。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。一個單一的基于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級效應，創造新的AI模型的知識產權價值正在減少。企業如今意識到，他們的真正價值和知識產權在于他們持有的數據中，這進一步突顯了向以數據為中心的計算的轉變。

3、結合模型并部署多模式人工智能

當然，人工智能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，并將它們部署到不同類型的數據上。不同人工智能模型和數據類型在單一管道中的融合，將帶來更高的運營效率和提供的新服務。

一個例子是自然語言處理和計算機視覺的結合，這產生了一種基于文本輸入創建圖像的圖像生成算法。

另一個更實際的例子是，語言模型將系統日志中提取異常，然后將其輸入推薦算法。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，可以利用它們為支持分析師提供下一個最佳操作的推薦，以糾正文本日志中看到的異常。

人工智能正被跨部門和企業采用，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后面。隨著人工智能越來越多地投入使用，那些能夠以最高效率部署人工智能的企業將獲得下一個競爭優勢。