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기계가 없으면 방대한 데이터와 복잡한 데이터가 사용하기가 더 어려워지고 어려워집니다. 머신은 데이터를 처리하고 데이터를 학습 할뿐 아니라,
최근에, 나는, 모든 회사는 디지털 혁명의 가속화 과정. 지체없이 인공 지능 전략을 개발해야에 대해 얘기 "뉴욕 타임즈"Dealbook 회의에 있었다, 더 복잡하고 다양한 점점 더 많은 데이터, 기업은 신속하게 중요한 결정을해야합니다. 디지털 토런트를 제어하기 위해, 기업은 그렇지 않은 경우가 시대에 뒤 떨어질 것이다, 인공 지능의 전략이 필요합니다.
대규모, 복잡한 데이터는 기계의 도움없이, 효과적으로 데이터를 사용하기가 점점 어렵다. 인간의 분석가의 가능한 처리 용량의 금액을 초과하는 데이터 처리 기계는, 그리고 그들로부터 배운다.
인공 지능은 조직이 복잡한 데이터를 관리하고 조직이 실시간 결정을 내리고 운영을 동적으로 관리하며 고객에게 응답 할 수있는 전례없는 기회를 제공합니다.
이 단지 소비자 제조업에서 서비스업, 은행에서 건강과 미래를 예측하지 않는 것입니다, 글로벌 기업은 이미 인공 지능 데이터 분석을 사용하여 구축 학습 조직을, 전례없는 속도로 걸러과 경쟁하기 시작했다.
기업은 혁신적인 혁신을 위해 인공 지능 플랫폼을 활용하고 있으며 향후 인공 지능을 사용하여 성공하려는 기업은 네 가지 주요 지침을 따라야합니다.
수집되는 데이터와 최신 스마트 상호 연결 기술로 수집 할 수있는 데이터에 대해 알아보십시오.
인프라를 배포하여 데이터를 통합하고 데이터를 분석하는 방법을 알고 있어야합니다.
인공 지능에 투자 할 곳을 결정하여 데이터로부터 배우십시오.
AI가 지원하고 실시간 의사 결정을 지원하는 세계는 임원을 준비하는 데 필요하며 훈련이 필요합니다.
인텔은 인공 지능을 제품 포트폴리오의 중요한 부분으로 만들기 위해 내부 비즈니스 문제를 해결하는 기술 또한 고객에게 도움이 될 수 있습니다. "AI 최적화 솔루션의 예로는 공장 프로세스, 전략적 계획 , IT 데이터 센터 운영 등 다양한 응용 사례가 있습니다. 인텔 캐피탈은 인공 지능을 투자 프로젝트 선택의 주요 전략 기준 중 하나로 간주합니다.
이를 위해 인텔은 가능한 모든 경우에 배포 할 수있는 소프트웨어 및 하드웨어를 포함한 AI 제품 전체 제품군을 제공하며, 비즈니스 시나리오 전반에 걸쳐 유연하고 확장 가능한 솔루션을 활용함으로써 인공 지능 및 비즈니스 운영 통합 : 미래 지향적 인 기업은 이미 인공 지능을 통해 경쟁 우위를 점하고 있으며 인공 지능 전략은 더 이상 선택 사항이 아니며 비즈니스 생존을위한 조건이 될 것입니다.
기업은 미래를 위해 자신의 인공 지능 전략을 즉시 개발하고 구현해야합니다.