机器人需要识别图像中的模式，以便根据研究和您的品味和兴趣提出建议。
在这里，拥有您想要找到的内容的陌生人的图钉优先于朋友的帖子。也就是说，内容策划的逻辑与 Facebook 不同；这是通过深入学习每个用户在每个平台上的使用情况来实现的。
其目的不仅是在搜索“卧室衣柜”时推荐卧室衣柜的照片，而且还能根据每个人的风格带来装饰房间的灵感。因此，经验变得更有价值。
自定义搜索
近年来，网络搜索体验发生了 电报粉 很大变化。在 Google 之前，许多搜索引擎都按字母顺序对结果进行排序。谷歌及其算法开始按照与每个用户的相关性对结果进行排名。
那么你是怎样做到的呢？通过深度学习，算法越来越多地了解每个人的兴趣，以了解他们想要找到什么。
但为了带来相关的结果，还需要 制定国际战略以连接全球市场 了解用户的搜索意图和网页内容。这就是谷歌近年来的一项重大更新发挥作用的地方：BERT。
这是一种自然语言处理算法，可以揭示人们在搜索中输入的内容以及网站包含的内容。但这不仅仅只是识别单词；BERT 理解它们的含义、它们之间的关系以及它们背后的意图。
BERT 还与其他几个页面排名因素相结合，以了解哪些页面提供最佳体验。通过这种方式，Google 设法为每个人和每个搜索提供位于顶部的最佳结果。
商业智能案例研究
在 2018 年 6 月《企业中的人工智能：人工智能的真正策略》调查的案例研究中，在线支付平台 Stripe 旨在防止欺诈并改善客户体验。
本质上，Stripe 致力于让经济更加惠及大众。这个想法遵循了 Google Adwords 的思路，这使得任何公司都可以开始做广告。
在这种背景下，主要挑战之一是借助机器减少欺诈行为，机器可以根据来自平台的数十亿条数据自动做出决策。为此，Stripe 的算法会评估有关公司及其交易的元数据。
人工智能在商业中的应用面临的最大挑战
正如本文所明确指出的，人工智能在公司中的应用面临着许多挑战，其中大多数是结构性的。
至少，值得记住的是，人工智能是机器学习，而不是现成的解决方案。在您的组织中采用它需要特定的资源和技能，如下所示：
人工智能人才缺口
组织面临的首要挑战之一是寻找人才。您需要拥有一支具备训练人工智能系统的技术技能的团队——如何使用营销数据来优化营销活动或利用客户支持数据来自动化反馈。幸的是，市场上的人才仍然很少。
在公司中创建人工智能文化
虽然招募人才是一个巨大的挑战，但将人工智能融入公司可能会更容易。
然而，如上所述，该组织可能会遇到结构性问题，例如有利于在真实的企业环境中采用人工智能的研究和开发。
大多数 IT 公司的选择都是您想要用来完成工作的软件或硬件。
人工智能的问题在于，它需要大量的训练（至少在开始的时候），并且需要处理数据，才能达到预期的结果。
从这个意义上讲，公司需要在研发方面投入大量资金，而这不是大多数公司能够承受的。
毕竟，他们从来不需要做任何类似的事情来让这项技术发挥作用。换句话说，这是有成本的，而且大多数组织不愿意承担这些成本。
采用还是等待？
在这个十字路口，问题仍然存在：我们是否应该在公司采用人工智能？一般来说，参与者有以下五种类型：
- 创新者；
- 早期采用者；
- 早期多数；
- 晚期大众；
- 新来者。
一般来说，大多数管理者都会避免成为创新者（考虑到不确定性、人才和成本）或落后者（在这种情况下，行业中的其他公司已经利用了人工智能的投资回报率）。
结论您肯定能够
感知到人工智能背后的一切，以及它 id 号码列表 如何成为我们日常生活的一部分，例如使用社交网络或在 Google 上搜索某些内容。
事实上，人工智能涉及的技术距离拉丁美洲的现实还很遥远，例如自动驾驶汽车和智能城市，但它也是最日常行动的一部分。