京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
不知道 AI 这三点优势,你可能真的要被淘汰
我们正处于飞速发展的数字化转型时期,这是由巨大的市场转变驱动的——即人工智能和机器学习。
同时,随着AI 和机器学习技术的普及,从中获益的不仅仅是大型企业。如今每个人都能利用AI和机器学习更高效地完成工作。
将 AI 用于工作场所
AI 给商业领域带来了深刻的改变,而且没有放缓的迹象。根据Adobe的研究“ 未来工作:不仅仅是机器 ”,美国超过四分之一的上班族认为,科技能让他们从无聊的任务中解放出来。
对人工智能的需求是显著的。有72%的上班族表示,他们对基于软件的智能个人助理感兴趣。同时就目前来说,他们更喜欢让AI帮助完成待办事项和预约提醒等简单任务,而不是复杂的任务。
在我看来,人工智能和机器学习的影响远不止如此。越来越多的组织机构用AI来处理尖端应用,当中AI至少有三个好处:降低成本;提高效率;推动重大突破。对于机构企业来说,这几点十分关键。同时这也在推动人工智能和机器学习的飞速发展。
1. 降低成本
我们可以把自动化视为完成重复性任务的利器。在商业初期,完成工作的唯一途径是通过人力。之后,机器开始将一些工作自动化。如今,机器学习能够将越来越多的脑力劳动自动化,让人们把宝贵的时间和才能应用于商业的其他领域。
如果任务能够分解为若干个子任务,并且这些子任务能够用更短的时间完成,那么在不久的将来这些任务就能用自动化完成。查看监控录像,检查医疗图像,识别图像中的特定内容,通过自动化!阅读文档,并在文档中查找相同的信息,通过自动化!
更多的让人从繁琐的任务中解放出来,我们就可以更多地激发人们的潜力,同时降低总体支出。如果自动化是现实的选择,那么企业领导者绝对应该接受它。
2. 提高效率
对于员工来说,高效率是十分重要的。有了效率的提高,你能够轻易做到事半功倍。
比如最普遍的AI用例:语音识别。如Siri和Alexa。近一半的美国人称,他们都有使用某种形式的语音识别,并且这些技术正在运用到工作中。Brooks Brothers、Mitsui USA、WeWork、Vonage和Capital One这几家公司已经开始在商业中使用Alexa。DXC.technology表示,一位专家设想,“将来办公室语音助手将在会议中使用语音生物认证,识别发言人身份,并进行会议录音和翻译。”
在许多商业用例中,这种语音助手并不会取代任何人的工作,只是为现有的工作增加价值并提高效率。
3. 推动重大突破
人工智能和机器学习能够帮助人们克服发展中盲点,从而推动重大突破。
在医学领域,这意味着能够分析患者风险,或将新的诊断产品推入市场。在制造业,这意味着能够在发生前对风险进行预测。
在商业领域,这意味着通过AI和机器学习,能够更深入的解读公司文件,并从中发现模式和趋势。
事实上,类似Adobe Document Cloud(包括Adobe Acrobat DC、Adobe Sign、Adobe Scan)的一些解决方案已经能使用语义分析技术,对单词、段落和列表进行分类,从而让人们更轻松、更快速地搜索相关内容。
突破意味着看到人们之前无法做到的事情,AI无疑能极大地推动突破创新。
下一步是什么
对于员工和企业而言,未来机器预计能够解放大量的劳动力。从而,我们能够把精力集中到只有人类才能执行的任务,以及企业想要执行的任务,从而推动行业的发展。
下一个问题是:你应该如何利用AI和机器学习的力量为企业助力?
很简单,先从数据开始。成功的AI和机器学习需要依赖于数据驱动的策略,如果没有足够的可操作数据就没有机器学习。许多领导者希望着手开展机器学习项目,却发现数据并不像预期中那样易于获取、易于理解和可用。
最终只有能获取数据的企业才能成为赢家。这些企业能够捕获实时数据并采取行动。凭借得到的分析见解和智慧,企业能够使用AI和机器学习扩大业务影响力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03