毫无疑问，人工智能在这里，它将对几乎所有行业产生巨大影响。虽然许多公司已经承认人工智能是一种竞争优势，但随着技术的成熟和企业对它的能力和充分的潜力有更深入的了解，这种看法只会增加。
为了帮助你为这些即将发生的变化做好准备，小编挑选了四种AI趋势，相信明年会影响到企业和消费者。
在云成为主流之前，许多公司出售安装的软件应用程序或购买硬件，并声称它们是云。事实上，他们所做的只是用不同的方式包装他们的产品。人工智能正在经历类似的超级炒作周期。随着真正人工智能产品数量的增长，假冒人工智能的盛行也在增加。
如今，似乎有源源不断的新公司在兜售他们的“人工智能”平台。但是，虽然在你的商业计划中添加人工智能可能会吸引更多的投资者，但如果它不能给你的客户带来深刻的见解和自动的行动，它也不会有太大的作用。
不幸的是，一些公司在第一代的科学实验中被虚假的人工智能或浪费金钱所折磨，而这些实验并没有提供任何实际价值。一旦这种情况发生，他们就需要重新设定他们对人工智能的期望。好消息是，随着越来越多的买家、消费者和企业投资并开始推动人工智能的真正结果，真正的人工智能产品将会上升到最顶端，并且更容易辨别真假人工智能产品。总的来说，经理和高管们会回到基本的工作，开始关注价值和数据，而不是数据科学。
2.我们重新定义数据科学技能集
《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)将数据科学家评为21世纪最性感的工作。2012年，科技公司意识到，他们正坐在数据库里。如今，数据科学人才的数量严重不足，根据IBM的数据，到2020年，对数据科学家的需求将猛增28%。因此，各个行业的公司都在吵着要投资并建立自己的数据科学团队。为了满足需求，我们看到了数据科学家如何接受培训和雇佣的根本性转变。与从学术界直接招募数据科学家相比，各行各业的公司和初创企业都在投资于自己领域的顶尖人才，并将向他们传授数据科学技能。
在接下来的一年里，随着数据科学人才库从内而外发展，我们将开始看到数据科学渗透进更多的行业。我们还可以期待看到不同的学术项目提供数据科学的轨道，从建筑到医学和工程。最终，我们将看到“纯”数据科学家数量的下降，以及拥有与各自领域相关的数据科学技能的专业人员数量的增加。数据科学将遵循与统计或编程相同的路线，这或多或少地在所有学科中教授。这一转变将催生一系列领域和垂直特定的人工智能产品经理——我们迄今为止一直缺乏这些管理人员——他们对数据和数据科学的了解足够多，并能将业务问题转化为aidriven的解决方案。
3 .产品你知道它可能会死(真的!)
营销人员多年来一直在谈论一对一营销和个性化，但2018年可能成为现实。随着人工智能技术变得更加成熟，能够消化和分析诸如博客和SEC档案等公共数据来源，市场营销人员将会清楚地了解他们的潜在客户和客户正在寻找、研究和撰写的内容。
他们可以获取大量的公共数据，并将其聚合在一个业务级别，有足够的上下文来真正了解我们的买家，并自动开始单独的相关对话。随着这成为一种更常见的做法，我们知道垃圾邮件可能会最终死亡。
对于营销人员来说，这是一个令人兴奋的预测，他们一直在努力与客户建立联系，但对于消费者来说，这同样令人兴奋。在过去的几年里，他们更容易接触到人工智能和个性化。随着亚马逊(Amazon)和苹果手表(Apple Watch)上的Siri技术的兴起，人工智能在消费者中变得更加规范化。五年前，当公司知道他们过去的订单历史或推荐的产品是基于最近的互联网搜索或Facebook的喜好时，客户认为这是侵入性的。今天，接受个性化的产品推荐或沟通已经成为期望和期望。
4 .产品人工智能超越了初创企业，走向了企业
虽然围绕人工智能的大部分炒作都集中在创业和创投领域，但我们已经开始看到各行各业的大公司都在关注这项技术。沃尔格林(Walgreens)和Autocad基金(Autocad)等多种多样的公司都在开发自己的基于ai的产品。随着越来越多的企业把自己的帽子扔进戒指，这将会在明年继续成形。而且很有可能，人工智能在这些公司中会更加成功，因为它们拥有更多的专有数据和业务流程。他们在推动创新方面处于优势，因为我们都知道，数据是更智能、更有效的人工智能技术的关键。
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