篩選有用信息的知識庫本身就是一項艱巨的任務。與這些術語相關的新聞故事往往側重于轉型和革命等關鍵詞。隨著夸張程度達到最高水平，所有組織的管理人員都在努力研究這些強大的新興技術如何支持業務用例。
較小的公司應該像機器學習(ML)和人工智能(AI)一樣對它們的大型同行感興趣。然而，希望利用新興技術的小企業主可能會擔心成本會比歇斯底里更大。好消息是它不一定是這樣。
較小的企業可以使用云將其腳趾納入AI和ML成本，選擇利用外部服務提供并在業務案例得到證實時擴大規模。
邁出第一步
AI是一個新興領域，擁有一系列復雜的工具和服務。然而，最先進的技術并不意味著令人望而卻步。尋找一個旨在揭開AI和ML神秘面紗的合作伙伴，通過讓開發人員和非開發人員更容易獲得新興技術，幫助您的企業獲益。
基于云的方法將允許您的組織在業務需求變化時擴展其對AI和ML的需求。與合作伙伴合作，為您提供以指數方式擴展人工智能服務的機會，同時也擁有廣泛的工具，幫助您仔細，經濟高效地磨練您的ML方法。
那么，您的企業可以在哪里使用新興技術?非常警惕AI會幫助您減少勞動力數量的建議。雖然行業炒作表明人工智能與用人工勞動取代人類密切相關，但這種說法的明確證據卻很薄弱。
人工智能是一個新興和快速興起的領域。現在，人工智能最好被認為是您的小型企業可以用來增強其現有員工技能基礎的工具。擁有組織良好的數據集的中小企業可以使用ML來挖掘信息并開發有助于提高業務績效的洞察力，而不是替換員工。
想想支持服務這樣的關鍵領域。ML可用于編碼常見響應，并可能通過聊天機器人提供對基本請求的自動響應。您的支持專家可以專注于更高價值的支持任務，讓客戶滿意并增加重復業務的可能性，而不是陷入困境。
對數據和服務進行排序
新興技術在騰出員工時間方面的影響不一定限于支持服務。ML還可用于幫助您的銷售團隊贏得更多業務。該技術可以幫助快速分析潛在的潛在客戶并展示積極的客戶情緒，特別是在非結構化數據領域，例如社交媒體流。
要認識到的關鍵點是，任何收集大量信息并且需要快速分析數據的公司都可能找到ML的有效用途。實施的有效性將與您創建的業務案例直接相關，因此請確保您不購買技術然后查找問題。
相反，要專注于您所面臨的挑戰，無論是篩選大量數據，搜索積極的客戶體驗還是改善支持響應的自動化。如果業務案例存在，只要您與有能力的合作伙伴合作，您就會發現AI是您面臨挑戰的經濟高效的解決方案。
但是在您急于進入AI和ML之前，請對您的數據進行盡職調查。確保您的信息在云端的單個靈活位置進行組織和訪問。想一想您所掌握的信息如何與您使用的服務相關聯，以及集裝箱化如何允許您在未來創建新的靈活服務。
目前，ML和AI是大公司的重要考慮因素 - Constellation Research的估計顯示，60%的C級高管計劃今年將人工智能投資增加一半以上。但隨著Gartner預計到2022年全球將產生3.9萬億美元的人工智能業務價值，貴公司有充分的理由盡早開始探索其選擇。
結論 - 抓住時機
很容易被AI和ML的炒作所吸引，但聰明的高管超越了歇斯底里并為新興技術開發了強大的用例。關注用例對于小型公司和全球企業都是如此。小企業主應該立即開始調查AI和ML。他們應與領先的合作伙伴合作，研究如何利用新興技術改進和優化其產品和服務。
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