【編者按】本文節選自sap leonardo專家marc teerlink的觀點文章《ai淘金熱：人工智能與機器學習如何為企業帶來真金白銀？》，通過對ai技術對企業內部和外部信息化改造的探討，探求ai技術對企業崗位到數據應用的表現。

本文首發于sap天天事，經億歐轉載，供行業人士參考。

淘金熱一觸即發。與歷史上的淘金熱相似的是，僅有少數領先的企業能夠真正通過淘金發家致富。我相信，實實在在的經濟收益將來自那些把和變成真正的智慧工具的企業。

最初，人們對ai的應用可謂非常實際：將一些既定流程中的繁重任務轉給ai，以解放員工的“創造性”。這類舉措以創造即時價值為重點，能夠為企業帶來短期效益。然而，新時代為ai的未來提供了無限可能，也為更多企業帶來了引領潮流的機會。

上世紀90年代的零售和現今的人工智能有很多相似之處：當時勇于接受電子商務的企業，得以改革其傳統商業模式，走向數字化，取得商業成功；而不愿擁抱變化的企業則隨著自己陣地和產品的消逝，被數字化所取代。

2020 年：ai可以在開發現有工作潛能的同時，創造新的工作崗位

在接下來的2至5年里，隨著人工智能和機器學習的滲入，我們會看到，知識型員工和專業人員的日常工作模式將發生真正的變化。當然，與科幻電影里的不同的是，人工智能和機器學習并不會自主完成工作，但它們能將人類從重復性任務中解脫出來，把更多的精力放在戰略制定和決策落地上。

所以，在各項流程中引入人工智能確實能夠促進經濟發展。我十分認同的是，如果我們有足夠的智慧發明新的機器來替代工作崗位，我們當然也會有足夠的智慧來利用人工智能創造新的崗位。在這場ai淘金熱中，越來越多新的人工智能職業將會被創造。諸多行業和領域都需要數據專家和人工智能訓練師這樣的職位。

同時，ai還會為我們帶來管理型職位，如首席數據官、ai管理官以及數據變現相關的職位。在這個全新的領域內，企業將看到經過ai豐富與優化的數據，為自身的行業與價值鏈帶來的真金白銀。

ai為制造業帶來無限潛能

根據gartner的預測，2019年，受ai影響的職位數量將隨著行業不同而不同。醫療、教育和公共部門的職位需求將增加，而制造業的職位需求增長將是最大的。從2020年起，與ai相關的新興崗位數量，將超過受其影響而減少的崗位數量，到2025年，凈增工作崗位數量將達到兩百萬。

2020年對于主流ai應用來說將是關鍵時期。諸多分析師預測，到2020年，企業使用的大約70%的數據將來自外部數據流和物聯網（iot）設備，物聯網中將有億“物”相連。

照此推算，地球上的每個人平均擁有7件“聯網”物品。隨著數十億物品、數據、商務流程和人員的相互聯接，一切篩選、推算、預測等工作都將通過機器學習支持的人工智能來負責。目前，分析師們預計ai將創造19萬億美元的價值，可謂名副其實的“ai淘金熱”。

淘金還是煉金？

企業需要弄清的核心問題與自身的核心競爭力相關：“數據是不是我用來盈利的核心資產？”或者“數據是不是關鍵業務流程的一部分？”

對純粹以數據為中心的企業來說，數據就是一切，就是自己的資產，他們不得不通過創造新的商務模式來煉金。然而，大多數企業并不是完全以數據為中心，他們會把重點放在自己最擅長的地方，向大眾傳達自己的愿景。大多數企業不會從零開始創造ai，而是選擇加工現成的ai。這意味著將數據作為智能流程的粘合劑、觸發器和連接器。這和當今企業定制云erp和商務應用程序是異曲同工的。就ai技術的應用來說，使用植入ai的商務解決方案就可以打造智能流程，用數據的價值真正成就智慧企業。以汽車企業為例，他們就可以通過物聯網設備、數據分析和人工智能技術來追蹤車輛設備運行情況，以實施預測性維護。

企業如何在ai淘金熱時代分一杯羹？

像uber、amazon和netflix這類真正通過創造ai和ml算法、功能和平臺并獲利的企業屈指可數。正如在淘金熱中，真正找到金子的人少之又少。但聰明的人會利用ai進行其他變革來創造機會，從淘金人的金子中分一杯羹。

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