人工智能（AI）正在迅速改变各类规模的组织的计划和运营方式。尽管为解决各种业务问题而定制的机器学习解决方案的可用性正要面临大幅增长，但现实是人工智能已经在改变企业的格局。

人工智能的影响越来越大，这一点从大型组织越来越多地采用人工智能进行决策支持和业务流程自动化可以看出。与此同时，规模较小的企业正在利用最近人工智能即服务（AI-as-a-Service）的热潮。将可访问的机器学习工具捆绑到低成本订阅中，为服务供应商开辟了一个新市场，帮助小企业比大公司更具竞争力。

人工智能在金融服务、生命科学和零售等数据和研究密集型行业已经产生了可衡量的影响，其他行业也在迅速采用人工智能。例如，在病患护理方面，预测模型现在可以更早地识别某些疾病，从而实现更早的干预和治疗。研究人员开发的人工智能系统能够在任何症状出现前六年预测病人患阿尔茨海默氏症的可能性。在制造业，工厂车间的机器学习可以极大地减少非计划停工时间，并提高生产率。一家汽车制造商最近实施了一个基于人工智能的质量控制系统，将产品缺陷率降低了90%，生产水平提高了300%。

用人工智能解决正确的问题，并获得足够数量的高质量数据，这对于成功采用人工智能至关重要。不幸的是，这两个关键因素往往被错误地认为是人工智能固有的局限性。但人工智能就像任何其他商业工具一样：垃圾进，垃圾出。例如，如果一个组织想要更好地预测客户行为，那么要问的根本问题是这类问题是否适合人工智能解决方案。是否有合适的数据来训练人工智能模型？如果没有，那么通常需要进行大量的前期工作来收集、清理和分类数据。而这些根本问题是实际建立、训练、测试和部署人工智能模型的先决条件。

实际上目前采用人工智能的最大实际障碍，是缺乏能够建模、训练和成功部署解决方案的熟练专业人员，而不是技术。但好消息是，训练有素的人工智能专业人员的数量正在稳步增长，各种背景的人越来越多地利用可获得的、高质量的人工智能相关培训和教育。这种转变将在传统的计算机科学之外开辟新的就业机会，招聘实践也会跟随这一趋势。事实上，随着数据驱动的自动化和预测性分析在整个商业领域的扩展和整个行业的转型，数据科学有望成为最受欢迎的职业领域之一。

商业和公共部门对人工智能的使用也带来了重大的安全和道德思考。最近像ChatGPT这样的大型语言模型工具的流行，证明了为什么组织必须在他们的人工智能计划中具有战略性。他们必须防止敏感的员工和客户数据被盗取或被操纵，同时也要确保他们的人工智能基础设施得到充分保障，防止被利用和滥用。组织必须像保护任何其他关键业务职能一样保护人工智能，而不是为了权宜之计而偷工减料。公众的信任要求每个组织实施保障措施，防范他们的人工智能模型出现无意中的偏见，并不断考虑可能的道德后果，以便使人工智能系统是完全透明和负责任的。

人工智能并不是好莱坞的未来科幻小说，至少在实际意义上不是。人工智能革命已经到来，它正在改变各种规模的组织的计划和运营方式。虽然真实和潜在的好处是显而易见的，但人工智能的采用确实伴随着巨大的挑战，包括对熟练专业人员的需求，复杂的道德问题，以及总是不断变化的网络安全威胁。但是，随着人工智能能力继续以惊人的速度发展，采用率加快，那些在使用人工智能方面具有战略眼光，不为短期利益而偷工减料的组织，从长远来看将会是最成功的。