尚未投资AI的小型企业可能对其缺乏充分的研究

尚未投资AI的小型企业可能对其缺乏充分的研究

人工智能（AI）指的不仅仅是机器人统治世界，也是关于数据教学应用如何改进业务流程的。

据Bluewolf（IBM旗下公司）发布的一份报告称，仅有21％的小型企业采用了人工智能（AI）解决方案。该“企业AI投资差距报告”对全球177位决策者进行了调查，以确定他们的公司是否已采用了AI和机器学习（ML），以及他们对这些技术的了解程度。尽管33%的小型企业在未来的一年内准备对AI进行投资（这使得下一年小型企业的AI总采用率提高至54%），但其总采用率较大型企业来说还是较低：30%的大型企业早已对AI进行了投资，另有44%的大型企业还准备在未来的一年内开始投资AI，这使得大型企业的AI总采用率达到了74%，比小型企业高了20%.

Bluewolf客户体验调查部门的高级副经理Vanessa Thompson表示，已经使用AI工具的公司与不计划采用此类工具的公司之间存在着知识差距，她将此称为“AI投资差距”，并在一则书面声明中将其描述为“了解AI，和尚未将AI部署到业务中的公司高管之间的差异。”

Bluewolf是一家销售AI工具的公司，所以他们理所应当地会认为人们不购买AI工具的唯一原因在于不了解这些工具。为了验证Thompson发布的声明的正确性，我与弗雷斯特研究公司客户调查部门的高级分析师Brandon Purcell进行了交流，因为他们公司也对AI采用率进行了类似的研究，所以我询问了他哪些其它因素也会导致已采用AI和尚未采用AI的公司之间出现知识差距。

尽管他们公司得出的总体数据与IBM公司类似——51％的公司已经采用或正在扩展AI技术，另外20％的公司表示计划在未来12个月内采用AI。不过，对于为何小型企业的AI采用率会较低，Purcell提出了其他一些具有说服力的原因。

应用AI的成本

Purcell认为，小型企业不采用AI技术的主要原因在于缺少足够的资金，特别是“因为这是与技能相关的，而小型企业缺乏雇佣数据科学家的资金”。然而，数据科学家才是能对企业软件数据进行深入分析，从而得出结论的人士。

另外，数据科学家也能确定AI是否精确地读取了您的数据，并基于其独有的智能技术采取了相应的措施。据Glassdoor报道，数据科学家的年平均收入为113，436美元，这（从整体富裕水平来说）仅仅略低于一名美国企业首席执行官的年平均收入（PayScale报道其收入平均为166，000美元）。所以，如果您是小型企业的首席执行官，拥有着微薄的利润，但又不想削减自己的工资，那就不太可能花费6位数的成本聘请一名数据科学家，也不太可能花费成本购买可以使用AI分析数据的软件系统。

不过，阻碍小型企业投资AI软件的因素不只在于缺乏资金。Purcell表示：“数据也是另一因素，因为只有当您拥有大量数据时，应用AI才会产生很好的效果，可惜小型企业根本没有那么多的数据可用。”

试想一下：当您在Facebook发布与朋友的合照时，Facebook之所以会知道要标记出照片中的哪些朋友，是因为它已经从您之前标记过的帖子中收集了信息。另外，Netflix为您推荐的电影也是根据您之前观看过的电影总结得出的，它与Facebook是根据ML作出这些推荐的，而ML正是AI的首位“至亲”。由于ML和AI很类似，它们通常被人互换使用（且不正确地使用）。

以下是这两个术语之间的根本区别：ML系统通过提供简化流程的建议和方法来利用人工智能提高性能，而AI系统可以使软件在无需人为监管的情况下自动执行任务并作出决策。Netflix提出电影推荐建议便是使用了ML，而自动驾驶汽车使用的是AI，才能让您无需手动驾驶，只需在后座小憩的情况下到达公司。对于一家刚开始产生数据的小型企业来说，使用AI带来的优势与财富500强公司使用AI软件获得的优势根本不能相提并论。