但人工智能并不僅僅是一項新技術。這是一門自主學習的軟件算法，用來執(zhí)行那些通常由人類執(zhí)行的任務。在經歷了一些令人失望的經歷后，人工智能現(xiàn)在已經達到了一個臨界點：它能夠自主產生關鍵的決策和預測性見解。

深度學習方法的巨大改進使人工智能的應用成倍增加，從而提高了人類的能力。其結果是，人工智能現(xiàn)在不僅是全球科技公司所關注的問題，也是所有旨在在特定市場保持競爭力的企業(yè)所關注的問題。

人工智能影響著我們生活的方方面面。這使它成為一個令人驚奇的機會。通過交付自動化、高效和可擴展性，人工智能使組織能夠提高運營效率，改善客戶體驗，甚至創(chuàng)建新的業(yè)務模型。

這是理論的一部分。現(xiàn)實情況看起來很不一樣。許多商業(yè)領袖仍然不知道如何在實踐中實現(xiàn)人工智能。我們相信他們的猶豫是錯誤的。為了充分利用人工智能帶來的機遇，你不需要成為互聯(lián)網巨頭。是的，深度學習依賴于大量的訓練數(shù)據(jù)被輸入到機器學習系統(tǒng)中，這就是為什么Google，F(xiàn)acebook和類似的大企業(yè)是最早的采用者。但對于其他公司來說，最重要的是能夠有效地收集、處理和分析你的內部數(shù)據(jù)。你擁有的數(shù)據(jù)越多，你的產品就越好，吸引更多的用戶，從而產生更多的數(shù)據(jù)。這使得一些領域的先行者在競爭對手面前有了巨大的領先優(yōu)勢。

毫無疑問，數(shù)據(jù)現(xiàn)在很重要。但我們相信，在未來，對于希望在人工智能領域取得重大進展的公司來說，數(shù)據(jù)將不再是一個決定性的優(yōu)勢。每年都會產生大量的數(shù)據(jù)，從人工智能的角度來看，并不是所有的數(shù)據(jù)都是有用的。大多數(shù)數(shù)據(jù)都有一個“失效日期”，這意味著它很快就會過時，并不再是競爭優(yōu)勢的來源。在未來，為了在人工智能領域取得成功，公司將從數(shù)據(jù)驅動型方法轉變?yōu)楦静煌纳虡I(yè)模式。

AI為每個人創(chuàng)造了美好生活的希望，同時也是歐洲的一個重要機遇。Roland Berge首席執(zhí)行官Charles-Edouard Bouée對此熱情高漲：“新的重心正在形成，游戲規(guī)則正在改變。在我看來，領先的人工智能專家不再為谷歌之類的公司工作，而是在進行獨立研究，并希望建立自己的公司，這是一件積極的事情。”“是時候邁出大膽的一步了。” Bouée說，“我們需要的是一項研究和啟動計劃動，以加速創(chuàng)建歐洲人工智能中心。”

簡單的手工流程很容易被機器或機器人取代。然而，隨著人工智能的日益普及，它不再僅僅是沒有技能的勞動者或資質很少的工人面臨失去工作的風險。隨著傳感器的改善、網絡連接的增強和智能的不斷提高，自動化正在侵入那些迄今為止仍是那些擁有更好資質的中產階級的職業(yè)。

那么，我們是否準備好看到“勞動力中斷”?我們是走向一個兩層社會，一邊是數(shù)字接受者，一邊是模擬的“觀察者”?誰是明天的專家，我們將如何培訓他們，我們應該如何管理他們?