【51CTO.com快譯】時至今日，人工智能已經(jīng)不再僅僅是科幻小說的模糊概念——而開始真正改變我們的生活、工作乃至存在的方式。作為數(shù)據(jù)科學(xué)、分析以及技術(shù)改進(jìn)與創(chuàng)新所無法回避的***產(chǎn)物之一，AI擁有極為可觀的發(fā)展?jié)撃?，有些從業(yè)者甚至認(rèn)為有理由跳過傳統(tǒng)智能數(shù)據(jù)技術(shù)而直接投資AI方案。

然而，至少單就2017年而言，我們?nèi)杂性儆^望一陣的理由。

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1. AI仍不***

與任何一種潛力巨大的技術(shù)產(chǎn)物一樣，AI同樣吸引到眾多投資者、風(fēng)投人士、初創(chuàng)企業(yè)及商業(yè)***的關(guān)注，并做好準(zhǔn)備與其工作乃至生活場景相結(jié)合。

但問題在于，AI目前仍處于發(fā)展階段，或者說仍需要時間學(xué)習(xí)并證明自身價值?？陀^地講，即使最為先進(jìn)的AI成果恐怕也要在三年后才能在市場上有所建樹。

另外，假定您已經(jīng)擁有一套極為驚人的AI引擎驅(qū)動型演示系統(tǒng)。但如果投資者不能將其接入自己的筆記本，那么一切只能是空談。

因此AI就目前而言只能算是畫出了美妙的大餅，但平心而論其仍然屬于利基性產(chǎn)物——直到正式普及之前，任何整合嘗試都有可能以失敗告終。

2.分析仍然影響巨大

根據(jù)Simbla的調(diào)查結(jié)果，分析仍然擁有旺盛的生命力且能夠帶來等待發(fā)掘的可觀價值。作為由數(shù)據(jù)與信息轉(zhuǎn)向AI算法的通道，分析技術(shù)的目標(biāo)更契合當(dāng)前分析軟件與算法所能達(dá)成的效果。

除了URL挖掘及社交媒體報告等基礎(chǔ)功能，企業(yè)亦開始利用分析方案幫助自身更為靈活地打理數(shù)字化業(yè)務(wù)，包括市場營銷與搜索引擎優(yōu)化等。

能夠在作為一切數(shù)字化資產(chǎn)基礎(chǔ)的二進(jìn)制空間內(nèi)運(yùn)行，意味著未來的分析工作除了提供與市場相關(guān)的報告與模式判斷結(jié)論外，亦將帶來更可觀的預(yù)測能力。

這種預(yù)測市場未來動向的能力無疑將吸引更多企業(yè)繼續(xù)堅(jiān)守分析這一陣地，并在未來兩到三年內(nèi)再逐步向更成熟的AI平臺轉(zhuǎn)移。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)需要過程

建立業(yè)務(wù)部門是一種線性過程，而我們目前無法解決其中的一切難題以提供真正***且能夠切實(shí)用于整合的AI成果。

作為AI訓(xùn)練素材的當(dāng)然是數(shù)據(jù)與分析——而這兩大領(lǐng)域仍然在邏輯性與定義結(jié)論層面處于摸索階段。

為了真正發(fā)揮AI的優(yōu)勢，我們必須收集大量數(shù)據(jù)，并構(gòu)建起能夠以直觀方式解釋信息以實(shí)現(xiàn)預(yù)測分析的工具。

而直接投身AI無異于沒學(xué)會走就急著跑。雖然已經(jīng)在一定程度上成為現(xiàn)實(shí)，但AI目前的狀況仍遠(yuǎn)不能令人滿意。

4. 潛在分工

盡管我們很難準(zhǔn)確預(yù)測業(yè)務(wù)的未來發(fā)展態(tài)勢，但就目前來看，分析、數(shù)據(jù)與AI幾項(xiàng)技術(shù)很可能各自獨(dú)立地實(shí)現(xiàn)分工與發(fā)展，而非朝著統(tǒng)一的智能化方向邁進(jìn)。

行業(yè)分工確實(shí)會帶來一些有趣的機(jī)遇，特別是對于那些更傾向于投資成熟市場而非尚缺乏實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的AI方案的人們而言。

投資者與企業(yè)運(yùn)營者在未來幾年內(nèi)將繼續(xù)面對此類難題，即是將資金投入到影響力更大且更具實(shí)效的分析領(lǐng)域，還是押注在一切尚不確定的要工智能身上。

5.消費(fèi)者認(rèn)知

對于企業(yè)擁有者而言，在分析與AI之間作出選擇主要應(yīng)考慮到其主要受眾的當(dāng)前狀態(tài)與認(rèn)知水平等因素。

年輕些的從業(yè)者可能更信任并愿意通過測試了解直觀的數(shù)字化解決方案。但如果您的營銷對象是更為成熟的上一代用戶，則采用分析功能也許可以更好地提升業(yè)務(wù)績效。

投身于AI確實(shí)有種致命的吸引力，但這一方面并不證明分析技術(shù)會因此而逐漸消亡; 相反，二者都會不斷成長并得到改進(jìn)。另外，至少就目前來看，分析技術(shù)的實(shí)效性無疑擁有更為豐富的客觀指標(biāo)作為支持。

原文標(biāo)題：5 Reasons Not to Jump Into AI

原文作者：Carol Jon

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