到明年，人工智能驱动的公司将从竞争对手手中夺走1.2万亿美元的业务收入。

输给竞争对手通常是大多数公司改变战略的足够动力。然而，竞争不仅仅与损益有关，同时，与市场不同步会产生深远的影响。

许多组织目前正在努力解决这一问题，因为他们认为采用人工智能的理由与进行变更所需的投资和其他资源不符。

人工智能，特别是机器学习，已经被各个领域的企业和组织广泛接受。它通过客户行为和数据的连续反馈循环帮助公司生产更好的产品和服务，帮助机器以前所未有的速度学习。

这有助于他们将升级和新产品以比传统方法大幅度提高的速度推向市场。先行者优势对竞争性行业具有重大的收入影响。

机器学习还可以改进内部业务流程，如CRM或信用评级评估。例如，银行正在使用人工智能来评估潜在客户的信用度，使用从数千个其他客户和交易行为的数据中学习到的机器。

这有助于贷款人做出快速的贷款决策，并得到数据审查的支持，这是任何人的信贷官员都无法比拟的。

人工智能是关于数据的，越来越成为任何公司中最有价值的资产，无论是大公司还是小公司。然而，数据本身没有什么效用，除非一个组织知道获取其利益的最佳方法。

优化数据洞察取决于两个关键因素：质量、结构良好的数据和可靠的从记录和收集数据到最终处理的从摇篮到坟墓的过程，这些因素都符合最佳实践。好消息是，过去50年来，所有公司都在收集数据。现在他们可以更大程度地利用它了！

人工智能一直是挖掘数据财富的游戏规则改变者，但它是有代价的。编写人工智能代码和建立预测和分析模型需要时间和金钱。在一个上市时间对争夺市场份额的公司来说从未如此重要的世界里，向消费者提供洞察力驱动的产品或服务的速度是不言而喻的。

这就是自动机器学习的切入点。传统的人工智能需要耗时的人工过程来建立分析模型。

它涉及多个任务：从功能选择和工程设计，通过数千种可能的算法进行拖网搜索，到最终评估和比较结果。对于许多公司来说，这些活动中的大多数都是由数据科学家完成的，他们往往拥有超出他们能力范围的数据——假设公司能够首先找到、吸引和留住合格的数据科学家！

自动化机器学习让公司用一个快速、自动化的过程来取代这种缓慢而艰巨的人类活动，这种过程可以扩展人工智能的交付。

通过自动化耗时且重复的任务，数据科学家花费了大量时间来解决问题并为企业提供真正的价值。这种方法还可以提高工作满意度并减少人员流失。

自动化机器学习用户报告说，曾经花了几个月时间的任务已经减少到几天，在某些情况下，只有几个小时。由此产生的优势是显而易见的。

在传统的企业人工智能模型中，企业投资于拥有熟练分析师和工程师的数据团队。这种能力并不便宜：数据科学家的需求量很大，好的科学家可以自己开支票。你也不能只靠一个。通常，团队需要在构建人工智能时执行复杂的任务。

如果一个团队是企业中最优秀的，他们会得到丰厚的薪水。无法留住他们的公司面临两个问题：寻找新的团队，失去在他们屋檐下积累的知识产权。

这就引出了我的下一点。一旦一个企业接受了它将在整个企业中嵌入人工智能，它就面临着一个选择，要么雇佣技能（我们已经在这里建立了风险），要么采用创造性的方式来有机地构建其内部人工智能能力。传统人工智能一直是高技能个人的领域。

它们不仅查找和使用成本高昂，而且有时还可以在竖井中操作，使用行话、计算和编码语言，这些对一般业务人员来说都是困惑的。

《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）最近指出，由于需要协调，这种专业化会增加成本。

“协调成本是对迭代的一种税收，使迭代变得更困难、更昂贵，并且更有可能阻止勘探。这可能会妨碍学习……数据科学的作用需要更加广泛，对技术功能负有不可知的广泛责任。”

有了新的自动化机器学习工具，跨公司各个业务部门构建人工智能能力现在已经成为现实。自动化一些更复杂的过程，例如识别构建模型人工智能的正确算法，使那些不一定有技术背景的员工更容易参与进来。

这使得你现有的更聪明的分析师可以作为数据科学家工作，从而创造出一种新的用户类别，Gartner称之为“公民数据科学家”的趋势。像DataRobot这样的工具将人工智能的潜力交给任何业务用户，使每个部门的团队都能够建立和部署高度精确的在传统方法的一小部分时间内建立速率模型。

内置的护栏还可以确保用户不会犯愚蠢的错误，也不会在他们的模型中引入偏见。例如，检测目标泄漏，在一个数据集上训练您的算法，该数据集包含预测时不可用的信息，从而扭曲实际的世界预测。

企业为什么需要采用人工智能的最后一个论点与透明度有关。最近，澳大利亚皇家委员会加入金融服务行业，使人们认识到在与客户打交道时需要更大的透明度。金融机构和所有受到高度管制的面向客户的行业一样，必须遵守严格的数据法规。

自动机器学习包括模型和特性解释，它提供了有关如何获得数据洞察的透明度。随着组织面临越来越严格的监管要求，这种成本效益和时效性功能将变得越来越重要。