[科技界] 2018年可能是人工智能干掉垃圾邮件并重新定义数据的一年

毫无疑问，人工智能就在这里，它将对几乎所有行业产生巨大的影响。虽然许多公司已经承认人工智能是一种竞争优势，但这种观点只会随着技术的成熟和企业对其能力和全部潜力的更深入理解而增加。

为了帮助你为这些即将到来的变化做好准备，边肖选择了四个ai趋势，我相信这将影响明年的企业和消费者。

1.人们开始区分假人工智能和真人工智能

在云成为主流之前，许多公司出售安装的软件应用程序或购买硬件，并声称他们是云。事实上，他们所做的只是用不同的方式包装他们的产品。人工智能也在经历类似的超级炒作周期。随着真实人工智能产品数量的增加，虚假人工智能的盛行程度也在增加。

如今，似乎有源源不断的新公司在出售他们的人工智能平台。然而，虽然在你的商业计划中加入人工智能可能会吸引更多的投资者，但如果它不能给你的客户带来深刻的见解和自动行动，就不会有太大的效果。

不幸的是，一些公司在第一代科学实验中被虚假的人工智能折磨或浪费金钱，没有提供任何实用价值。一旦发生这种情况，他们需要重新设定对人工智能的期望。好消息是，随着越来越多的买家、消费者和企业投资并开始推广人工智能的真正成果，真正的人工智能产品将会上升到顶端，人工智能产品的真假将更容易区分。一般来说，经理和高管会回到基础工作，开始专注于价值和数据，而不是数据科学。

2.我们重新定义了数据科学技能集

《哈佛商业评论》将数据科学家评为21世纪最性感的工作。2012年，科技公司意识到他们坐在数据库里。现在数据科学家数量严重不足。根据ibm的数据，到2020年，对数据科学家的需求将飙升28%。所以各个行业的公司都吵着要投资，成立自己的数据科学团队。为了满足这一需求，我们看到数据科学家的培训和聘用方式发生了根本性的变化。与直接从学术界招聘数据科学家相比，各行各业的公司和初创企业都在投资自己领域的顶尖人才，并将教给他们数据科学技能。

未来一年，随着数据科学人才库从内到外的发展，我们将开始看到数据科学渗透到更多的行业。我们还可以期待看到不同的学术项目提供数据科学的轨迹，从建筑到医学和工程。最终，我们将看到纯数据科学家的数量减少，而拥有与其各自领域相关的数据科学技能的专业人员数量增加。数据科学将遵循与统计学或编程相同的路线，这或多或少在所有学科中都教授。这种转型将催生一系列特定领域和垂直特定的人工智能产品经理。到目前为止，我们缺少这些经理，他们对数据和数据科学有足够的了解，能够将业务问题转化为辅助解决方案。

3.你知道的产品可能会死(真的！(

营销人员多年来一直在谈论一对一营销和个性化，但2018年可能会成为现实。随着人工智能技术变得更加成熟，能够消化和分析博客和sec文件等公共数据源，营销人员将清楚地了解他们的潜在客户和客户在寻找、研究和写作什么。

他们可以获得大量的公共数据，在业务层面上进行聚合，有足够的上下文来真正理解我们的买家，并自动开始单独的相关对话。随着这种做法越来越普遍，我们知道垃圾邮件最终可能会消亡。

这对于一直试图与客户建立联系的营销人员来说是一个令人兴奋的预测，但对于消费者来说也是令人兴奋的。在过去的几年里，他们有更多的机会接触人工智能和个性化。随着siri技术在亚马逊和苹果手表上的兴起，人工智能在消费者中变得更加标准化。五年前，当该公司知道他们过去的订单历史或推荐的产品是基于最近的互联网搜索或脸书偏好时，客户认为这是侵入性的。今天，接受个性化的产品推荐或交流已经成为一种期待和期待。

4.产品人工智能超越初创企业走向企业