AI文章和分析企业资源规划

许多商业领袖犯了错误，相信AI和机器学习就像普通的一样，但这不能从真相中进一步。在很大程度上，这是因为，与简单的软件解决方案不同，对于谨慎的业务问题，可以很难测量机器学习的投资回报率。

在过去，我们已经通过定制的政策产品和更个性化的客户体验来探讨了保险公司的需求，以适应千禧一代购买偏好。AI可以帮助这些目的，但保险航空公司如何达到这一点的转型？

希望应用AI的公司正在寻找其行业的竞争优势，这将使他们成为市场的优势并帮助他们成长。但是，并非每个AI应用都可以为公司提供竞争优势。许多AI应用程序只是将成为新的正常情况。

企业领导人对自动化的诸多担忧之一是，他们将如何让员工适应新技术。数字时代也带来了快速转变技能有效员工对自己的工作需要,留给企业领导人想出策略如何reskill和重新培训员工,防止他们的公司吸引公众的鄙视,以及如何与同行竞争。

我们采访了微软人工智能部门的总经理大卫·卡莫纳(David Carmona)，谈谈他在微软为企业客户提供人工智能投资回报率的方法。这一集最重要的收获就在一开始。David谈到了如何考虑人工智能的长期和短期投资回报率。

我们与AI Hardwary Company的Groq，Groq的Jonathan Ross，CEO和创始人谈到了关于软件定义的计算。这次采访是我们在9月17日和18日在加利福尼亚州的山景中发生的AI硬件峰会的kisaco研究，我们合作了我们的一部分。

我们首先设立了一份报告，该报告将对寻求开始使​​用AI倡议的高管和商业领袖，以及希望通过AI采用能力和有效地引导客户的IT和管理顾问。

虽然在商业世界中的AI应用程序有建立的使用情况，但AI供应商对其软件的回报率往往夸大了。AI炒作中也不明显，采用AI和机器学习比似乎更具挑战性。