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随着互联网的不断发展，关于人工智能技术的落地应用就一直被众多企业所关注和探索，下面我们就通过案例分析来简单了解一下，关于人工智能技术在企业应用中的一些表现形式。
人工智能技术的类型，如机器学习、深度学习、自然语言处理和认知计算。了解这些是什么，以及每种数据和任务的不同类型，应该有助于企业更好地了解人工智能，并了解各种目标的需求和限制。
人工智能可以使用哪种处理方式，例如图像和语音识别，预测分析。这将有助于企业全面了解人工智能的用途，不仅仅是公司，还包括政府、教育、科学和其他研究人员，以及其他人。
用例：这些功能可以帮助完成哪些特定任务，例如智能代理(用于电话、聊天机器人等)、优化库存订单、预测机器或系统故障、识别计算机威胁、发现欺诈客户活动。
根据此列表，下一步是提供一份简短的列表，列出人工智能如何帮助企业的特定任务和用例。
要帮助制作此列表，请执行以下操作：
决定企业希望获得什么样的福利——提高员工生产力?更快的工作流程?提高产品生产率?降低成本?
目标时间范围。
然后，根据估计成本、实施时间、风险/收益和整体价值的组合，对该列表进行优先级排序。
同时，选择一个或两个规模较小的任务来为企业尝试人工智能。这可能是更大任务中的一小部分。在此给出提示，从非业务关键的任务开始，以及从不面向客户的任务开始。
人工智能功能的供应商涵盖几个类别：
为其产品添加了人工智能功能的供应商。这包括从亚马逊、苹果和谷歌到IBM、Intel和Salesforce等公司，因此企业需要决定是否计划使用所拥有/购买的硬件或云计算资源(或两者兼而有之)。
通过API或其他方法访问特定人工智能功能的供应商。
对于企业正在寻球的一些人工智能功能，当前的供应商可能已经提供。而在其他情况下，企业可以外包。这一切都取决于企业想要什么，企业内部部署数据中心有多少带宽，以及企业如何配置IT运营。
企业好的选择是获得人工智能专家的帮助，无论是内部人员还是外部顾问。
要避免的挑战和陷阱
企业的运营和业务添加人工智能将是一个巨大的变化，以下是应对挑战的一些建议：
了解企业采用的人工智能是如何工作的?它的优势是什么?缺点是什么?
人工智能需要什么样的IT环境?更多内存?更新的硬件级虚拟化?不同的内存或I/O，如迁移到NVMe或超融合基础设施?
企业是否为其人工智能应用程序提供过多的数据?还是太少了?错误的数据?询问的是正确的问题吗?
寻找能够给出清晰、可操作的警报或其他结果的人工智能工具，而不是无穷无尽的发现。
另外，关注为产品/服务提供支持的人工智能，而不是仍在开发中的人工智能。
节选：企业网D1Net
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