我们正处于向算法型企业转变的关键时刻。今天的商业和技术领导者可以通过为每个企业加速应用人工智能而对人类产生变革性的影响。

在过去的30年中，我们所依赖的核心计算范式和基础结构模型持续升级，这使我们踏上了如何在商业和个人生活中使用计算机技术的旅程。今天的对话已经从传统的技术基础架构转移到了数字化转型及其对每个企业和行业的意义上。

数字转型的主干是基于计算、存储和网络的，而下一代则是从一套全新的构件开始的。这些新构件包括我们每天了解的以及在我们的组织中以各种方式使用的内容：物联网（IoT）、区块链、混合现实、人工智能，以及在将来的某个时刻引入的量子计算。下一代员工将自然而然更熟悉这些构件，并能够利用它们更广泛、更显著地重新定义每个行业。未来的变化完全有可能超越计算机、移动设备以及当前这一轮云驱动的数字化转型。

尽管这些构件功能强大，但AI提供了影响企业和行业的最有潜力的工具。与应用于明确定义的使用模式的其他构件不同，AI可以应用于业务的每个领域，包括产品开发、财务、运营、员工管理及对供应商、合作伙伴、渠道的调整。AI既可用于影响顶线增长和底线效率，也可用于业务或产品生命周期的任何时间点。

每个组织都将根据其业务战略和需求开启自己的AI旅程。就像互联网首次出现时一样，人工智能也是一个令人兴奋且充满活力的领域，其前景无限。我们仍处于AI实施的起步阶段，如何接近这一领域需要更加深思熟虑和谨慎。此外，人工智能所需的工具和数据也在不断丰富，并以惊人的速度不断发展。

向生产就绪型AI迈进的过程基于3项核心要素。

（1）全球规模的基础架构。基于云的大规模计算、存储和联网，最终使全球任何地方的任何开发人员或数据科学家都能够使用实现AI解决方案所需的数据和工具。

（2）数据。机器和设备驱动（如计算机、电话、IoT传感器等）的原始数据以及人工生成（如网络搜索、社交媒体等）的数据的增长为创建AI模型提供了动力。

（3）可重用算法。用于基本认知功能（语音、理解、视觉、自然语言处理等）的可重用模型或算法的进步促进了AI的使用。

通过大规模组合这3个要素，任何组织或开发人员都可以使用AI。企业可以选择在最基础的层次上工作，以创建自己的模型和算法，也可以利用预先构建的模型或工具进行构建。因此，挑战就变成了从哪里开始以及应该