什么是人工智能（AI）？
人工智能（AI）本质上是人类知识的再生产。它很可能被机械化以理解和复制人们的行为。人工智能被描述为一种可能适用于几乎任何包含与人脑相同品质的系统的方法，例如思维和人际交往能力。
要了解人工智能的进步如何影响企业部门，首先有必要定义这个想法。术语“人工智能”意味着所有类型的技术系统都与人类活动相关。它包括学习、思考和人际交往能力等。 “人工智能”指的是特定应用，就像 2013 年本田雅阁指的是“车辆”一样——这在技术上是正确的，但没有给出任何细节。在企业界流行的人工智能开发服务类型将通过深入研究来确定。
机器学习概览
机器学习是目前业务扩展中最流行的人工智能类型之一。机器学习现在主要用于高效的数据管理。这类人工智能技术似乎总是随着时间的推移“成长”，提高生产力——提供更多信息和处理能力来改进机器学习系统。机器学习可以将大量数据转化为个人可用的格式——由互连设备和物联网不断收集。
例如，如果一个人经营一家加工厂，人工智能系统无疑会将机器连接到网络。连接的设备将一致的数据流传送到有关 AI移动应用程序开发公司的性能和制造的中心位置。不幸的是，对于一个人来说，信息太多了。即使他们这样做了，大多数联系无疑也会丢失。机器学习可以有效地审查信息，识别趋势和不规则。假设一台机器在生产设施的深刻变革中工作。在这种情况下，它可能会被机器学习技术记录下来，并通知决策者是时候派出预测施工人员了。
但机器学习似乎是一个广阔的领域。人工神经网络和人工智能中心互联网络的发展促成了所谓的“深度学习”。
深度学习概览
深度学习是基于神经网络的复杂智能机器学习的更真实版本。深度学习对于更复杂的活动至关重要，例如欺诈检测。人们可以通过不断检查各种参数来执行此操作。例如，对于自动驾驶汽车，必须评估、分析许多元素并采取行动。深度学习方法允许自动驾驶汽车整合检测器收集的信息。其中包括与其他物体的距离、它们移动的速度以及 5-10 秒内的预测。所有这些信息都被并排分析，以帮助驾驶员确定是否应该改变车道。
深度学习在商业中非常有效，深入理解可能很快就会更一致地实施它。当收集到一定数量的数据时，旧的学习算法往往会发挥作用。相比之下，深度学习模型随着获得新信息而不断提高其性能。您可能会说，它使更深入的学习模型更具适应性和准确性，甚至更加健壮。
现有设计的智能功能相对受限，仅使用一种简化的智能。例如，人类的头脑已经发明了无法衡量的思维方式和对各种生活情况的逻辑解释。否则，人工智能系统可能会数字化一个简单而具有挑战性的问题，而不是人类的智慧。它导致了两个模型类别：结构主义和功能主义。结构模型试图粗略地模仿基本的智力活动，如逻辑和推理。功能模型是指与其确定的副本相关的信息。
人工智能的主要议程是开发新技术，使计算机和其他机器能够在日常操作中做出智能决策。
未来就是现在：影响是全球性的
几乎没有任何重要的现代人工智能领域不受影响，“狭义人工智能”就是一个例子。这些 AI 真正使用经过数据训练的算法执行，并且往往属于深度学习或机器学习组。近年来，随着链接设备的激增和计算机处理速度的不断加快，以及由于强大的物联网连接而导致的数据收集和分析的显着增加，情况尤其如此。
如果这还不够，预计一家 SaaS 产品开发公司会将数字技术从人类使用的二维、屏幕受限的形状中移出。相反，主要用户界面变成了一个人的物理环境。
有些地区是您 AI 冒险的开始，而其他地区则是经验丰富的旅行者。两者都有很长的路要走。尽管如此，人工智能对我们现在生活的影响也不容忽视：
- 交通：虽然开发它们可能需要十年或更长时间，但无人驾驶汽车总有一天会带我们去任何地方。
- 制造：人工智能驱动的机器人与人合作执行有限范围的活动，包括安装和堆叠。预测分析保持设备的无缝工作。
- 医疗保健：在相对新兴的医疗保健领域，可以更快、更准确地识别疾病；加快和简化药物研究；虚拟护理人员监控患者，广泛的数据分析有助于为患者提供更加个性化的体验。
- 教育：人工智能用于扫描教科书。早期的虚拟导师帮助人类导师，面部分析测量学生的情绪，以帮助检测谁在挣扎或无聊。他们根据自己的特定要求调整体验。
- 媒体：新闻业也使用并继续从人工智能中获利。彭博利用 Cyborg 技术使详细的财务信息快速易懂。美联社利用Automated Insights 的自然语言技能每年创建3,700 份报告——几乎是去年的四倍。
- 客户服务：谷歌还在开发一个人工智能助手，它可以像人类一样打电话到你附近的美发店进行预约。除了文字之外，该技术还可以识别上下文和微妙之处。
人工智能在各个领域不断发展。机器使用多学科方法连接在一起，包括数学、计算机科学、语言学、心理学和其他学科。然而，这些改进（以及许多其他改进，包括这批新的改进）仅仅是个开始。需要更多的东西——比任何人，包括最著名的预测，都能理解的要多得多。
更重要的公司甚至每年在人工智能产品和服务上花费近 200 亿美元。谷歌、苹果、微软和亚马逊等科技巨头每年花费数万亿美元开发人工智能产品和服务。 （仅 MIT 就降低了对一所专门致力于计算机行业的新学院的 10 亿美元投资）。美国存托机构每年投资数百万美元建立人工智能产品和服务（美国存托机构提议投资 10 亿美元建立一所完全专注于技术领域 (AI) 的新学院。其中一些人工智能移动应用程序开发公司的进步正在顺利进行；其他的只是假设，将来可能仍然如此。它们似乎都具有破坏性，无论好坏，因此没有迹象表明方法会放缓。
在为企业实施人工智能之前要问的 10 个问题
AI（人工智能）和 ML（机器学习）可以让公司在生产过程中取得突破。在某些情况下，由于害怕被抛在后面，因此正确和充分地实施了竞争优势。由于数字化转型及其各种进步，公司承受了更大的压力。这导致高管们更愿意在他们的组织中使用新技术。
阅读博客 - 软件即服务 (SaaS) 以推动租赁管理公司的发展
然而，即使主要障碍被克服，在大多数情况下，它们仍然存在。少数公司只拥有允许人工智能大规模产生价值的关键组件——知道人工智能可以在哪里生存，并拥有获取 SaaS 开发服务的基本和定义的流程。人工智能应该成为每个希望完全沉浸在这种转变中的人的起点。因此，在实施 AI 和 ML 战略之前，企业应该问自己以下问题：
- 您打算解决的 AI 问题是什么？
在这种情况下，关键是首先定义问题。公司想要什么？机器学习模型可以解决它吗？是否确切知道哪些人会使用人工智能系统？
一方面，发现哪些类型的任务在人力资本中效率低下或密集型变得至关重要。并且，另一方面，用于确定 AI 和 ML 系统如何缓解这个问题。
- 公司让 AI 成为机会的目标是什么？
企业如何计划和实施问题的解决方案？在这个阶段，了解如何在自动学习问题中重新处理问题描述以及如何执行它是至关重要的。它消除了转换过程中的任何缓慢或价值损失。
- 组织是否需要永久或临时解决方案？
人工智能开发服务必须成为公司核心业务的一部分。
它必须辅以管理团队态度的转变。公司的数字化转型支持了各个层面的绝大多数成功案例。
它将被选择购买用于公司特定措施或日常活动的 AI 模型、个性化产品、标准化解决方案或临时服务。
- 公司是否拥有提供 AI 模型所需的信息？
AI 模型的质量直接取决于公司必须提供的数据的质量和数量。使用 AI 意味着开发准确且相关的数据模型，以供 AI 系统学习独立工作。因此，拥有质量的历史数据至关重要。
公司是否有优秀可靠的数据源可供人工智能使用？目标和 KPI（关键绩效指标）的综合结构以及良好的数据策略对于确保尽可能有助于回答这些问题至关重要。
- 这些信息是否数字化？
我是否存储了数字系统数据？必须使用数字化、集中化、组织化并与各种数字工具（例如，定制软件开发服务、ERP、SCADAS 等）或数据库、CSV 文件、Excel 等集成来适当地处理数据。如果情况并非如此，则从这些数据中数字化和利用 AI 可能需要很长时间，有时是一项无与伦比的投资。
- 公司是否拥有所需的实施资源？
公司必须坦诚地说明它是否拥有吸收变化所需的人力和财力。我们将在哪里找到使用人工智能的技术人才？公司购买 ML 模型的预算是多少？了解公司并了解开发人员或数据科学家的技术人员对于无缝过渡和将模型正确集成到内部系统中至关重要。
此外，这些团队必须将要部署的模型集成到组织的计划中。
另一方面，人工智能模型的准确性取决于公司的资金、设备和时间来构建它。它还将决定公司是选择按需解决方案还是其团队是否购买其模型。
- AI失败的后果是什么？
AI 模型通过复杂的算法运行，但误差范围始终存在。公司是否希望在高度可变和低精度的过程中应用人工智能？什么危险会丢失，多少投资不会奏效？公司必须根据可用的系统和数据确定此类模型的准确性是否可能足够高以继续进行。
- 人工智能将如何融入公司更广泛的战略？
人工智能将如何融入流程和人员？ AI转折点是否与功能冲突？
人工智能不应作为一种独立的技术使用，而应作为一种集成的人工智能解决方案，可以发挥协同作用，以最大限度地提高所有组织部门的生产力和成果。公司必须质疑人工智能模型是否可以与其他方合作以检测任何困难。
- 这一变化将如何影响公司的员工？
人工智能目前自动化工人任务的能力对劳动力规模的影响有多大？员工可能对变革持高度怀疑态度，公司必须制定道德方法来确保他们的价值和动力不会丢失。计划的有效变革将侧重于涉及公司员工和管理层的特殊培训和运营。
- 使用这项技术的预计回报是多少？
公司需要多长时间才能收回投资？实施人工智能后，企业成本会降低多少？将 AI 和 ML 模型集成到一家公司意味着要付出代价，因此是一项重大投资。
因此，要确定投资回报条件，人工智能技术必须制定有意义的预测。为了将这一战略付诸行动，关键绩效指标 (KPI) 应设计为衡量回报并评估模型对公司的价值。
通过帮助公司在全球扩张，人工智能可为公司带来利润
全球扩张与人工智能之间的联系已经演变成非凡的东西。随着企业在全球范围内的发展，人工智能以各种不同的方式为企业提供支持：
- 数字平台易于扩展：人工智能的数字平台自动化为全球扩展提供了一种直接的方法。在美国，使用人工智能在 eBay 上运营的小公司中有 97% 出口了他们的一些产品。只有 4% 不使用 AI 的线下公司出货他们的产品。相比下。
- 正确的翻译服务：人工智能还提供快速、准确的翻译服务，以改善对话，减少错误沟通，并提高和提高国际合作的效率。在公司中使用人工智能翻译对商业收入产生了有益的影响，相当于将国家之间的距离缩短了 35% 以上。
- 改善贸易谈判：人工智能不仅可以改善沟通，还可以提高结果。人们可以使用AI SaaS开发服务来评估谈判双方在不同场景下的经济路径。它可能有助于预测贸易情景的各种因素的后果，并预测非谈判国家的贸易反应。例如，巴西创建了一项智能技术加贸易计划，将人工智能作为贸易讨论的一部分。
- 供应链管理：人工智能系统也可以对供应链做出实时反应。您可以发现模式和趋势，并预测需求何时何地增加。他们还可以自动提高产量以满足需求或减少产量以适应需求下降，从而最大限度地减少浪费和剩余库存。事实证明，人工智能有助于扩大需要了解如何向新市场提供最佳商品数量的公司。
- 自动化的常规活动：当组织扩张时，他们通常喜欢将精力集中在高层活动上。它包括战略而不是诸如官僚主义之类的低级活动。人工智能协助平凡的官僚活动自动化。由于公司在各个国家/地区都有额外的人员，他们可能会努力处理工资和福利。人工智能可以帮助实现这些流程的自动化，并使人们免于麻烦和压力。
- 提高效率和精度：人工智能可以通过效率和准确性帮助简化公司内部的许多操作。假设员工为工资工作或为员工注册医疗保险计划。在这种情况下，他们可能会犯一两个错误，这可能会导致延误、错误付款或失去承保范围。使用自动化系统时出错的几率大大降低，它永远不会感到疲倦或分心。人工智能系统可以比人类员工更高效地完成计算和数据输入。
人工智能的使用是完全不受限制的。为了说明这一点，请考虑如何将逐渐丧失的业务经验转化为一系列机会。为了预期由于人工智能解决方案提供的洞察力的增加以及运营支出的减少而提高性能。进一步考虑的是，两个组织可能会以多种方式解释或实施法规。另一方面，可以使用不同种类的算法。即使没有知识或预先存在的意见，也会处理这些数据，并且可能会开发出满足标准的输出。它们确实以最初构建的方式运行。它通过利用人工智能自动执行合规性检查，消除手动干预的需要，帮助您确保您的环境没有任何相关的主观性。
最后几句话
随着技术的进步，世界范围内正在开发新的初创企业、各种企业应用程序和定制软件开发服务，以满足消费者的需求。由于技术发展，某些职业已经被淘汰，而人工智能系统将因这种发展而创造出全新的职业。人工智能与物联网相结合，可以对经济产生重大影响。每家公司都不可避免地会使用人工智能来实现其商业目标。假设一家公司正在考虑转向人工智能。在这种情况下，它必须首先评估其现有的优势、局限性和长期目标。稍后，当人工智能 (AI) 工具在整个公司获得动力时，您会看到等级制度开始变平甚至趋于平稳。没错：未来已经到来，人工智能的普遍应用只是时间问题。是的，你说的很准确。
第三个要提到的是，人工智能 (AI) 为企业提供了更好地预测和了解消费者需求的能力。因此，它允许消费者适应和开发新的服务和实践。在所有行业中，这都是真实的。尽管开始使用人工智能永远不会太晚，但建议在可行的情况下看到未来比较优势的潜力。
什么是人工智能（AI）？
人工智能（AI）本质上是人类知识的再生产。它很可能被机械化以理解和复制人们的行为。人工智能被描述为一种可能适用于几乎任何包含与人脑相同品质的系统的方法，例如思维和人际交往能力。
要了解人工智能的进步如何影响企业部门，首先有必要定义这个想法。术语“人工智能”意味着所有类型的技术系统都与人类活动相关。它包括学习、思考和人际交往能力等。 “人工智能”指的是特定应用，就像 2013 年本田雅阁指的是“车辆”一样——这在技术上是正确的，但没有给出任何细节。在企业界流行的人工智能开发服务类型将通过深入研究来确定。
机器学习概览
机器学习是目前业务扩展中最流行的人工智能类型之一。机器学习现在主要用于高效的数据管理。这类人工智能技术似乎总是随着时间的推移“成长”，提高生产力——提供更多信息和处理能力来改进机器学习系统。机器学习可以将大量数据转化为个人可用的格式——由互连设备和物联网不断收集。
例如，如果一个人经营一家加工厂，人工智能系统无疑会将机器连接到网络。连接的设备将一致的数据流传送到有关 AI移动应用程序开发公司的性能和制造的中心位置。不幸的是，对于一个人来说，信息太多了。即使他们这样做了，大多数联系无疑也会丢失。机器学习可以有效地审查信息，识别趋势和不规则。假设一台机器在生产设施的深刻变革中工作。在这种情况下，它可能会被机器学习技术记录下来，并通知决策者是时候派出预测施工人员了。
但机器学习似乎是一个广阔的领域。人工神经网络和人工智能中心互联网络的发展促成了所谓的“深度学习”。
深度学习概览
深度学习是基于神经网络的复杂智能机器学习的更真实版本。深度学习对于更复杂的活动至关重要，例如欺诈检测。人们可以通过不断检查各种参数来执行此操作。例如，对于自动驾驶汽车，必须评估、分析许多元素并采取行动。深度学习方法允许自动驾驶汽车整合检测器收集的信息。其中包括与其他物体的距离、它们移动的速度以及 5-10 秒内的预测。所有这些信息都被并排分析，以帮助驾驶员确定是否应该改变车道。
深度学习在商业中非常有效，深入理解可能很快就会更一致地实施它。当收集到一定数量的数据时，旧的学习算法往往会发挥作用。相比之下，深度学习模型随着获得新信息而不断提高其性能。您可能会说，它使更深入的学习模型更具适应性和准确性，甚至更加健壮。
现有设计的智能功能相对受限，仅使用一种简化的智能。例如，人类的头脑已经发明了无法衡量的思维方式和对各种生活情况的逻辑解释。否则，人工智能系统可能会数字化一个简单而具有挑战性的问题，而不是人类的智慧。它导致了两个模型类别：结构主义和功能主义。结构模型试图粗略地模仿基本的智力活动，如逻辑和推理。功能模型是指与其确定的副本相关的信息。
人工智能的主要议程是开发新技术，使计算机和其他机器能够在日常操作中做出智能决策。
未来就是现在：影响是全球性的
几乎没有任何重要的现代人工智能领域不受影响，“狭义人工智能”就是一个例子。这些 AI 真正使用经过数据训练的算法执行，并且往往属于深度学习或机器学习组。近年来，随着链接设备的激增和计算机处理速度的不断加快，以及由于强大的物联网连接而导致的数据收集和分析的显着增加，情况尤其如此。
如果这还不够，预计一家 SaaS 产品开发公司会将数字技术从人类使用的二维、屏幕受限的形状中移出。相反，主要用户界面变成了一个人的物理环境。
有些地区是您 AI 冒险的开始，而其他地区则是经验丰富的旅行者。两者都有很长的路要走。尽管如此，人工智能对我们现在生活的影响也不容忽视：
- 交通：虽然开发它们可能需要十年或更长时间，但无人驾驶汽车总有一天会带我们去任何地方。
- 制造：人工智能驱动的机器人与人合作执行有限范围的活动，包括安装和堆叠。预测分析保持设备的无缝工作。
- 医疗保健：在相对新兴的医疗保健领域，可以更快、更准确地识别疾病；加快和简化药物研究；虚拟护理人员监控患者，广泛的数据分析有助于为患者提供更加个性化的体验。
- 教育：人工智能用于扫描教科书。早期的虚拟导师帮助人类导师，面部分析测量学生的情绪，以帮助检测谁在挣扎或无聊。他们根据自己的特定要求调整体验。
- 媒体：新闻业也使用并继续从人工智能中获利。彭博利用 Cyborg 技术使详细的财务信息快速易懂。美联社利用Automated Insights 的自然语言技能每年创建3,700 份报告——几乎是去年的四倍。
- 客户服务：谷歌还在开发一个人工智能助手，它可以像人类一样打电话到你附近的美发店进行预约。除了文字之外，该技术还可以识别上下文和微妙之处。
人工智能在各个领域不断发展。机器使用多学科方法连接在一起，包括数学、计算机科学、语言学、心理学和其他学科。然而，这些改进（以及许多其他改进，包括这批新的改进）仅仅是个开始。需要更多的东西——比任何人，包括最著名的预测，都能理解的要多得多。
更重要的公司甚至每年在人工智能产品和服务上花费近 200 亿美元。谷歌、苹果、微软和亚马逊等科技巨头每年花费数万亿美元开发人工智能产品和服务。 （仅 MIT 就降低了对一所专门致力于计算机行业的新学院的 10 亿美元投资）。美国存托机构每年投资数百万美元建立人工智能产品和服务（美国存托机构提议投资 10 亿美元建立一所完全专注于技术领域 (AI) 的新学院。其中一些人工智能移动应用程序开发公司的进步正在顺利进行；其他的只是假设，将来可能仍然如此。它们似乎都具有破坏性，无论好坏，因此没有迹象表明方法会放缓。
在为企业实施人工智能之前要问的 10 个问题
AI（人工智能）和 ML（机器学习）可以让公司在生产过程中取得突破。在某些情况下，由于害怕被抛在后面，因此正确和充分地实施了竞争优势。由于数字化转型及其各种进步，公司承受了更大的压力。这导致高管们更愿意在他们的组织中使用新技术。
阅读博客 - 软件即服务 (SaaS) 以推动租赁管理公司的发展
然而，即使主要障碍被克服，在大多数情况下，它们仍然存在。少数公司只拥有允许人工智能大规模产生价值的关键组件——知道人工智能可以在哪里生存，并拥有获取 SaaS 开发服务的基本和定义的流程。人工智能应该成为每个希望完全沉浸在这种转变中的人的起点。因此，在实施 AI 和 ML 战略之前，企业应该问自己以下问题：
- 您打算解决的 AI 问题是什么？
在这种情况下，关键是首先定义问题。公司想要什么？机器学习模型可以解决它吗？是否确切知道哪些人会使用人工智能系统？
一方面，发现哪些类型的任务在人力资本中效率低下或密集型变得至关重要。并且，另一方面，用于确定 AI 和 ML 系统如何缓解这个问题。
- 公司让 AI 成为机会的目标是什么？
企业如何计划和实施问题的解决方案？在这个阶段，了解如何在自动学习问题中重新处理问题描述以及如何执行它是至关重要的。它消除了转换过程中的任何缓慢或价值损失。
- 组织是否需要永久或临时解决方案？
人工智能开发服务必须成为公司核心业务的一部分。
它必须辅以管理团队态度的转变。公司的数字化转型支持了各个层面的绝大多数成功案例。
它将被选择购买用于公司特定措施或日常活动的 AI 模型、个性化产品、标准化解决方案或临时服务。
- 公司是否拥有提供 AI 模型所需的信息？
AI 模型的质量直接取决于公司必须提供的数据的质量和数量。使用 AI 意味着开发准确且相关的数据模型，以供 AI 系统学习独立工作。因此，拥有质量的历史数据至关重要。
公司是否有优秀可靠的数据源可供人工智能使用？目标和 KPI（关键绩效指标）的综合结构以及良好的数据策略对于确保尽可能有助于回答这些问题至关重要。
- 这些信息是否数字化？
我是否存储了数字系统数据？必须使用数字化、集中化、组织化并与各种数字工具（例如，定制软件开发服务、ERP、SCADAS 等）或数据库、CSV 文件、Excel 等集成来适当地处理数据。如果情况并非如此，则从这些数据中数字化和利用 AI 可能需要很长时间，有时是一项无与伦比的投资。
- 公司是否拥有所需的实施资源？
公司必须坦诚地说明它是否拥有吸收变化所需的人力和财力。我们将在哪里找到使用人工智能的技术人才？公司购买 ML 模型的预算是多少？了解公司并了解开发人员或数据科学家的技术人员对于无缝过渡和将模型正确集成到内部系统中至关重要。
此外，这些团队必须将要部署的模型集成到组织的计划中。
另一方面，人工智能模型的准确性取决于公司的资金、设备和时间来构建它。它还将决定公司是选择按需解决方案还是其团队是否购买其模型。
- AI失败的后果是什么？
AI 模型通过复杂的算法运行，但误差范围始终存在。公司是否希望在高度可变和低精度的过程中应用人工智能？什么危险会丢失，多少投资不会奏效？公司必须根据可用的系统和数据确定此类模型的准确性是否可能足够高以继续进行。
- 人工智能将如何融入公司更广泛的战略？
人工智能将如何融入流程和人员？ AI转折点是否与功能冲突？
人工智能不应作为一种独立的技术使用，而应作为一种集成的人工智能解决方案，可以发挥协同作用，以最大限度地提高所有组织部门的生产力和成果。公司必须质疑人工智能模型是否可以与其他方合作以检测任何困难。
- 这一变化将如何影响公司的员工？
人工智能目前自动化工人任务的能力对劳动力规模的影响有多大？员工可能对变革持高度怀疑态度，公司必须制定道德方法来确保他们的价值和动力不会丢失。计划的有效变革将侧重于涉及公司员工和管理层的特殊培训和运营。
- 使用这项技术的预计回报是多少？
公司需要多长时间才能收回投资？实施人工智能后，企业成本会降低多少？将 AI 和 ML 模型集成到一家公司意味着要付出代价，因此是一项重大投资。
因此，要确定投资回报条件，人工智能技术必须制定有意义的预测。为了将这一战略付诸行动，关键绩效指标 (KPI) 应设计为衡量回报并评估模型对公司的价值。
通过帮助公司在全球扩张，人工智能可为公司带来利润
全球扩张与人工智能之间的联系已经演变成非凡的东西。随着企业在全球范围内的发展，人工智能以各种不同的方式为企业提供支持：
- 数字平台易于扩展：人工智能的数字平台自动化为全球扩展提供了一种直接的方法。在美国，使用人工智能在 eBay 上运营的小公司中有 97% 出口了他们的一些产品。只有 4% 不使用 AI 的线下公司出货他们的产品。相比下。
- 正确的翻译服务：人工智能还提供快速、准确的翻译服务，以改善对话，减少错误沟通，并提高和提高国际合作的效率。在公司中使用人工智能翻译对商业收入产生了有益的影响，相当于将国家之间的距离缩短了 35% 以上。
- 改善贸易谈判：人工智能不仅可以改善沟通，还可以提高结果。人们可以使用AI SaaS开发服务来评估谈判双方在不同场景下的经济路径。它可能有助于预测贸易情景的各种因素的后果，并预测非谈判国家的贸易反应。例如，巴西创建了一项智能技术加贸易计划，将人工智能作为贸易讨论的一部分。
- 供应链管理：人工智能系统也可以对供应链做出实时反应。您可以发现模式和趋势，并预测需求何时何地增加。他们还可以自动提高产量以满足需求或减少产量以适应需求下降，从而最大限度地减少浪费和剩余库存。事实证明，人工智能有助于扩大需要了解如何向新市场提供最佳商品数量的公司。
- 自动化的常规活动：当组织扩张时，他们通常喜欢将精力集中在高层活动上。它包括战略而不是诸如官僚主义之类的低级活动。人工智能协助平凡的官僚活动自动化。由于公司在各个国家/地区都有额外的人员，他们可能会努力处理工资和福利。人工智能可以帮助实现这些流程的自动化，并使人们免于麻烦和压力。
- 提高效率和精度：人工智能可以通过效率和准确性帮助简化公司内部的许多操作。假设员工为工资工作或为员工注册医疗保险计划。在这种情况下，他们可能会犯一两个错误，这可能会导致延误、错误付款或失去承保范围。使用自动化系统时出错的几率大大降低，它永远不会感到疲倦或分心。人工智能系统可以比人类员工更高效地完成计算和数据输入。
人工智能的使用是完全不受限制的。为了说明这一点，请考虑如何将逐渐丧失的业务经验转化为一系列机会。为了预期由于人工智能解决方案提供的洞察力的增加以及运营支出的减少而提高性能。进一步考虑的是，两个组织可能会以多种方式解释或实施法规。另一方面，可以使用不同种类的算法。即使没有知识或预先存在的意见，也会处理这些数据，并且可能会开发出满足标准的输出。它们确实以最初构建的方式运行。它通过利用人工智能自动执行合规性检查，消除手动干预的需要，帮助您确保您的环境没有任何相关的主观性。
最后几句话
随着技术的进步，世界范围内正在开发新的初创企业、各种企业应用程序和定制软件开发服务，以满足消费者的需求。由于技术发展，某些职业已经被淘汰，而人工智能系统将因这种发展而创造出全新的职业。人工智能与物联网相结合，可以对经济产生重大影响。每家公司都不可避免地会使用人工智能来实现其商业目标。假设一家公司正在考虑转向人工智能。在这种情况下，它必须首先评估其现有的优势、局限性和长期目标。稍后，当人工智能 (AI) 工具在整个公司获得动力时，您会看到等级制度开始变平甚至趋于平稳。没错：未来已经到来，人工智能的普遍应用只是时间问题。是的，你说的很准确。
第三个要提到的是，人工智能 (AI) 为企业提供了更好地预测和了解消费者需求的能力。因此，它允许消费者适应和开发新的服务和实践。在所有行业中，这都是真实的。尽管开始使用人工智能永远不会太晚，但建议在可行的情况下看到未来比较优势的潜力。