对于长期项目来说，某一点上的优化是不够的，需要重新思考端到端的流程，这有可能是受到最大影响的领域。例如，保险公司可以将索赔处理这样的业务流程，使用语音和视觉理解完全自动化。 Allstate 汽车保险公司已经允许用户自己拍摄事故照片，并通过手机 App 提交他们的申请。经过在以往申请照片中的训练，新技术可以准确地估计损坏的程度并使整个过程自动化。像谷歌这样的公司已经明白，建立这样高价值的工作流自动化，不仅需要现有技术，还要求培训机器学习算法的组织技能。

　　随着 Google 将转型为 AI-first 公司定为追求的目标，它就开始遵循类似组合投资的方法。最初先聚焦在将机器学习纳入到系统的一些组件中（例如，Gmail 中的垃圾邮件检测），但现在公司正在使用机器学习来替换整套系统。此外，为了增加组织层面上的学习，该公司正在将机器学习专家分散在产品组中，并在所有 Google 产品中培训数千名软件工程师，了解机器学习的基本知识。

　　这一切都引出了一个问题：如何最好地为这些努力招募相应的资源？ 好消息是，AI 算法和数据集的新兴市场，如 Algorithmia 和谷歌拥有的 Kaggle，以及为 AI 定制的可扩展的基于云的基础架构，正在降低进入 AI 世界的障碍。用于大规模机器学习的算法、数据和 IT 基础设施对中小型企业也是开放的了。

　　此外，由于受过良好训练的专业人员增加，人工智能人才的成本在下降。正如做一个手机 app 的成本从2010年的20万~30万美元，到现在由于有更好的开发工具和围绕几个平台（Android和iOS）的标准化，以及开发商数量增加，成本已经降到不足1万美元。类似的 AI 系统的成本降低也将到来。这意味着企业不需着急雇用 AI 专门人才。随着时间推移，慢慢增加雇用，利用机器学习软件和基础架构的市场可以将成本维持在可控范围。

　　毋庸置疑的是AI的热潮开始了。我们相信 AI 确实会改变行业。但是，利用 AI 得到成功的公司将是那些专注于创建组织学习（organizational learning）并改变组织基因的公司。采用投资组合方法，而非将努力集中在一个大赌注，将最能利用 AI 的变革力量。

　　原文地址：https://hbr.org/2017/04/the-first-wave-of-corporate-ai-is-doomed-to-fail

新智元招聘

职位：客户经理

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　　岗位职责：

　　参与、管理、跟进上级指派的项目进展，确保计划落实。制定、参与或协助上层执行相关的政策和制度。定期向公司提供准确的市场资讯及所属客户信息，分析客户需求，维护与指定公司关键顾客的关系，积极寻求机会发展新的业务。建立并管理客户数据库，跟踪分析相关信息。

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