人工智能(AI)已经存在了几十年。但随着云计算和数据分析等关键技术的快速发展，人工智能终于产生了革命性的影响。看看谷歌、Facebook和微软这样的公司是如何在人工智能上大举投资的。事实上，谷歌认为自己是一家以人为本的公司。

那么，企业领导人如何才能最好地利用这项技术呢？想要明确提出最佳实践和方法是很困难的。相反的，关键是要灵活，理解然后在去反复的去试验。

然而，对人工智能有一个明确的定义是很重要的。毫无疑问，市场上有相当多的流言蜚语，搅浑了这各领域。几乎任何一家科技公司都认为自己是人工智能的大玩家！

思考人工智能的一般概念的方法是将智能思维引入计算机。计算机不是提供如何处理数据和信息的具体公式，而是用算法来处理数据，这些算法具有一般的边界，可以得到预期的结果。

这与机器学习(ML)不同。注意，机器学习是人工智能的子领域。它是关于使用计算机系统不断地提高结果的性能，这通常涉及到诸如图像识别和语言翻译等繁琐的任务。

如何在公司业务中利用人工智能

人们生活在一个充满数据流的世界里，这种环境对于计算机来说是相当理想的，因此，如果做的好，企业可以大大提高其竞争地位，例如预测、推荐、可视化和风险检测等。

在某种程度上，人工智能是继互联网之后的下一个阶段。换句话说，我们将更善于从数据中获得深刻的见解。

那么，这应如何在公司业务中利用人工智能呢？首先，并没有所谓的“开箱即用”的解决方案，可以直接适合每个公司。这主要是通过公司的营销热点来找到适合每个公司。

人工智能是一个过程。要想成功，就需要对数据进行持续的分析在分析。还需要时刻关注所在行业的细微差别。

人工智能解决方案需要算法的透明性

如果一个软件供应商只提供了很少的细节，那么企业领导者就必须留个心。 一个“黑匣子”可能会造成更多的弊而不是利。

最后，重要的是建立kpi(关键性能指标)，这是比较人工智能系统性能的基准。在现代深度学习中使用的两个KPI衡量模式匹配的质量是精确度和可召回的。精度是正确检测到的物体的比例，召回是在合法对象的整个群体中正确检测到的对象的比率。

当然，这很快就会变得复杂起来。但对于企业家来说，不必太深入细节。更确切地说，当谈到人工智能时，了解技术的潜力是很重要的，但也要做一些艰难的决定，并关注具体的结果。

责任编辑：何周重