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。
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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。
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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）。
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