目前，商界的很多讨论都围绕着人工智能展开。对于许多企业主（无论是小企业主还是大企业主）来说，人工智能可能是全面削减成本、提高效率和快速创造利润的关键。
然而，并没有很多企业主讨论如何做到这一点。人工智能并不是一个带有巨大绿色开关的魔法盒。它也不是一个自动化的人，只要你问它什么，它就会知道你想要什么——我们还没有做到这一点！
人工智能是一项需要教授和训练的技术。与任何软件一样，需要输入正确的代码才能使其运行，而对于人工智能来说，该代码被称为数据。具体来说，人工智能可以处理公司和用户数据，以有效地训练它。
这一切听起来很简单，但问题在于，商业数据收集作为一种实践，还不够完善。确实，约有 65% 的企业收集个人数据，另有 50% 的企业收集非个人数据，但这些数据中有多少能够有效地用于训练 AI 模型？同样，我们能否说这些数据得到了妥善处理，以确保数据质量？
这些都是必须问的问题。但在此之前，让我们先来看看最终目标到底是什么。
企业可以如何使用人工智能？
虽然人工智能在过去几年里才成为热门话题，但它已经存在了一段时间，甚至被企业使用。目前最常见的人工智能类型是物理和数字任务的流程自动化。这些包括从各种记录系统传输数据、协调多云网络之间的故障以及使用自然语言处理“阅读”文档进行分析。
聊天机器人、推荐系统和个性化广告定位 脸书数据 也得益于人工智能技术，16% 的公司使用机器学习将人工智能更全面地融入其商业模式。我们将重点关注这种类型的人工智能（称为认知参与和洞察）。借助机器学习，企业主有机会：
优化内部运营
增强产品或服务的功能和性能
做出更好、更明智的决定
将工人从单调、耗时的任务中解放出来
优化外部流程，包括数字营销
捕获可能被遗漏的有用数据
通过特定业务流程的完全自动化来减少员工数量
然而，要实现所有这些，人工智能（特别是 ML 模型）必须使用适当的数据进行训练。这带来了一些问题。