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技术可以帮助企业领先于其他竞争对手，因为这些技术将会消除困扰其业务流程的阻碍。
很多企业都在大量投资AI和机器学习技术，因此这些技术具有改进业务的潜力，这就是调研机构Gartner公司发布的“进入分析时代”报告预测的原因。到2023年，人工智能和深度学习技术将成为数据科学新应用的两种最常见技术。
在生产用例中有效地使用人工智能和机器学习能够在一定程度上帮助使用它们的企业领先于竞争对手，因为这些技术消除了困扰业务流程的阻碍。但尽管有这样的承诺，但很少有公司能够成功地实施和部署这项技术，并将其作为整体数据和分析战略的一部分。根据Gartner公司的调查数据，46%的首席信息官制定了部署人工智能的计划，但只有4%的首席信息官将这种概念变为现实。
事实是，许多企业需要数年的时间才能认识到AI和机器学习的真正潜力，但现在需要为人工智能驱动的未来打下基础。事实上，如果企业开始采用人工智能战略，那么可能在行业竞争中领先一步。所以在企业开始使用AI和机器学习时，需要考虑以下五个要点。
当涉及到面向未来的数据策略时，企业需要考虑四件事：组织内部有哪些可用数据？需要从外部获取哪些数据来推动差异化？企业的数据是否可用机器学习和人工智能随时可用的方式提供？也许是最重要的一点：在哪里可以提高业务技能？采用数据科学和人工智能技术需要什么，以及IT部门可以管理什么？这些问题的答案应作为企业策略的基础。
人工智能/机器学习的成功实施并非一蹴而就。明智的企业对数据获取和策略采用了多年使用的方法，重点是编译来自不同来源和孤岛的数据（通常围绕卓越中心建立），并通过适当的技术和人员来奠定基础。同时，这些组织希望借助AWS、Microsoft等公司的基于云计算产品来创建中间数据存储，以随着策略的发展而支持各种用例。
ZipRecruiter公司最近的一项研究发现，“人工智能最成功的应用是与工作人员合作，而不是替代人类。”研究表明，人工智能创造的就业岗位是其取代工作岗位的三倍。尽管自动化技术不断进步，但很多公司仍在继续投资具有数据技能的人才。根据调研机构World Economic Forum公司的预测，在未来四到五年内，与数据相关的工作以及AI和机器学习专家将成为最需要的人才。
由人工智能专家、数据科学家和业务分析师组成的多元化团队提出一种更全面的人工智能/机器学习建模方法，因为整个项目包括数据收集过程，一直到数据挖掘活动、机器学习和自动化。那些能够参与数据收集、处理和培训的人员将能够优化他们对组织的贡献，并提高他们个人或公司实现目标的能力。
不论技术水平如何，对于数据工作者的需求都越来越大，他们需要更多地处理数据，并且企业要寻找提高技能的方法，以可理解和透明的方式构建模型，并弥合整个组织的技能差距。由于人工智能数据设计需要“数据说话”来帮助构建工作流程，因此组织必须实施诸如增强分析之类的技术，以使数据准备、洞察发现和数据科学（即autoML）自动化，同时与人工智能知识较少的工作人员进行通信。
毫无疑问，AI和机器学习将在未来几年内改变商业世界和生活，而企业需要授权其业务的工作成员思考如何利用该技术。无论AI和机器学习如何发展，数据始终处于最前沿，并成为真正的数字颠覆的最重要驱动力之一。如今，明智的数据处理方法将为成功实现人工智能驱动的未来提供指导。
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