显然，随着技术的巨大进步，企业家和商业领袖都在探索如何将这些技术应用于商业。
我不会详细列举这111种方式 - 这只是一种修辞手法，用来强调当今人工智能的无限可能性。正如我稍后要指出的，AI的能力范围正在不断扩大，这对商业有着重大影响。
让我们来看看企业通过人工智能实现更大价值的一些基本方式...
参与度和生产力
这是AI改变商业的两大基本支柱。一个是参与度 - 销售、客户服务、外联等，AI帮助企业与目标受众互动。
另一个是生产力 - 生产效率、员工能力、运营效率等。
这两个方面在企业运用AI方面都发挥着重要作用。例如，关注客户服务效率的资源侧重于第一组指标，而许多其他项目则更关注内部统计数据，比如人们每天可以产出多少产品。
Radar27的一位分析师写道："借助AI，企业可以实时了解个别客户的行为、偏好和需求。这使得有针对性的信息传递和产品推荐更容易引起每个客户的共鸣。"
这更多是关于参与度方面，但生产力显然也同样重要。
所以在AI的商业应用中要关注这两个方面。
以人为本的应用
一些商业专家也指出，这些系统需要围绕如何支持人来设计。以人为本的设计很重要，因为许多AI创新都是为了辅助商业人士。它们不是要取代人，而是帮助人们更智能地工作，而不是更辛苦地工作。它们是决策支持工具，而不是能够自建公司的自动机器。
在部署过程中我们都应该牢记这一点。
试点项目的价值
通过实验性地建设项目来验证效果也很有价值。
这是我最近在与Andrew Ng讨论将AI应用于商业时提到的观点。
"实验成本已大幅下降，因为AI辅助原型设计非常高效，"Ng说。"我在达沃斯的'行动中的想象力'会议上采访他时，看到很多人聚在一起为全球性问题寻求解决方案。我看到很多企业正在重组自己，以开展多个实验，然后系统地获取资源来实现规模化发展。我认为这对许多企业来说是一个重要的过程。"
本周早些时候，我还写到了达沃斯小组讨论中提到的两个试点项目，这次讨论由Engine的Katie Rae主持，参加者都是与MIT有关的杰出人士。Sublime的Leah Ellis谈到了绿色水泥生产的试点工厂，CFS的Ally Yost则谈到了核聚变能源的试点工厂。
这两个例子都说明了Ng提到的概念：现在有了AI，原型设计变得更加可行，数字孪生技术可以帮助我们预测建设项目的结果。
其他投资回报驱动因素
Ng还向我们介绍了更多关于AI的商业背景。
"Intel正在使用AI帮助零售商进行定价分析，帮助提高盈利能力...使用AI协助跨境贸易的法律合规，在达沃斯各处，我看到很多关于AI实施的有价值讨论，这些都已经开始带来积极的商业回报，"他说。
我们讨论了AI如何能让收入翻倍或减半，这让我想起一个古老的格言：新技术应该帮助而不是阻碍员工，设计很重要。
Ng指出，在这个快速变化的时代，弄清竞争对手会做什么，思考公司的护城河是什么也很重要。
"这需要大量工作，要为你的企业、你的数据、你的客户关系、你的资产找出独特的优势，建立可持续的竞争力...因为形势已经发生变化，这也带来了竞争威胁。所以我看到所有聪明的CEO都在思考如何运行内部流程来产生创意。"
我认为这是对当前商业对话的一个敏锐观察。
两大卓越机构
在我们谈话结束时，我建议MIT和斯坦福都应该参与推动这项事业的合作努力。
Ng表示赞同。
"我认为这是一次精彩的活动，"他说。"让斯坦福和MIT这两个我们有幸与之有联系的机构参与其中，对我来说是一件很棒的事。"
这是我们1月份IIA活动中最有趣的时刻之一，让我们得以一窥AI对商业的潜在影响。
