随着2019年如火如荼地进行，人们对数据和人工智能驱动的创新的兴奋仍在继续。在过去的几年里，我们看到领先的创新者——比如Riot Games、Regeneron和Shell——成为最新机器学习和人工智能技术的早期采用者，在生产中构建并部署人工智能应用程序。但伟大的希望带来了巨大的挑战，因为人工智能不适合胆小的人。最近首席信息官调查表明，尽管90%的组织都有人工智能项目的预算，但大多数组织都面临重大挑战，包括：数据的复杂性：随着数据和数据源的日益增长，访问和准备用于下游分析的数据变得越来越复杂。96%的公司认为数据相关问题是阻碍人工智能成功的一大障碍。各自为政的团队损害了生产力：跨团队协作对于流畅、高效的分析工作流是必要的。不幸的是，这并不是常规。80%的公司认为数据科学和工程团队之间的协作是人工智能项目的最大障碍。ML技术和框架的爆炸式发展：现在支持人工智能项目的许多工具已经被证明是一种宝贵的资源。事实上，组织平均使用7种不同的ML工具来支持他们的AI用例。然而，这种工具的恩惠是福也是祸。数据科学和工程团队在管理复杂的人工智能工作流时面临着重大的操作挑战。实现人工智能涅盘是一个艰难的旅程。但那些成功登顶的人将发现新的战略和竞争优势。关键是不要孤立地解决每一个挑战，而是采取整体或统一的分析方法。在我们关注人工智能趋势的博客系列文章的第四部分，也是最后一部分，我们探讨并庆祝一些能够克服这些挑战，提供人工智能驱动的创新的公司。你如何预测人工智能将在2019年影响你的业务？通过人工智能驱动的服务扩展市场"我们的人工智能技术使库比在能源领域具有战略优势。我们在欧洲多个国家为数十万用户提供基于人工智能的服务，例如我们的能源浪费检查器。我们已经将基于物联网硬件的商业模式转变为基于服务的模式。2019年，这些人工智能的实施将使我们能够将服务扩展到新的合作伙伴，并使我们能够从能源部门转向保险和辅助生活部门等新市场。"史蒂芬·高尔斯华绥，库比数据科学主管通过自动化提高效率"在尼尔森，我们已经在使用人工智能来加速自动化和推动创新——因此，这一旅程将在2019年继续。虽然人工智能讨论的大部分好处在于自动化和增强，但我们相信，我们业务的持续数字化将推动尼尔森、我们的合作伙伴和客户的重大创新。"尼尔森首席研究官马祖达尔（Mainak Mazumdar）更好地与客户沟通"在我作为首席算法官的位置上，我的任务是确保AI和ML贯穿于库存过剩的各个方面，从市场营销到产品采购再到CRM。我认为我们低估了互联网的巨大规模，以及对产品的搜索对于每个网站上数千页内容上数百万种产品的客户来说是多么的难以承受。集成ML和AI使网上购物更容易被发现。这项技术使每个人都有可能创造自己独特的品味，并弥合技术与客户之间的差距，在电子商务旅程的每一个环节都建立了清晰的联系。"Kamelia Aryafar，Overstock首席算法官了解更多请阅读我们使用首席信息官：2018年趋势报告：企业人工智能采用下载Unified Analytics for Dummies电子书，了解如何弥合数据和人工智能之间的差距，推动业务创新免费试用Databricks。今天就开始吧