1. 降低成本

我們可以把自動化視為完成重複性任務的利器。在商業初期，完成工作的唯一途徑是透過人力。之後，機器開始將一些工作自動化。如今，機器學習能夠將越來越多的腦力勞動自動化，讓人們把寶貴的時間和才能應用於商業的其他領域。

如果任務能夠分解為若干個子任務，並且這些子任務能夠用更短的時間完成，那麼在不久的將來這些任務就能用自動化完成。檢視監控錄影，檢查醫療影象，識別影象中的特定內容，透過自動化！閱讀文件，並在文件中查詢相同的資訊，透過自動化！

更多的讓人從繁瑣的任務中解放出來，我們就可以更多地激發人們的潛力，同時降低總體支出。如果自動化是現實的選擇，那麼企業領導者絕對應該接受它。

2. 提高效率

對於員工來說，高效率是十分重要的。有了效率的提高，你能夠輕易做到事半功倍。

比如最普遍的AI用例：語音識別。如Siri和Alexa。近一半的美華人稱，他們都有使用某種形式的語音識別，並且這些技術正在運用到工作中。Brooks Brothers、Mitsui USA、WeWork、Vonage和Capital One這幾家公司已經開始在商業中使用Alexa。DXC.technology表示，一位專家設想，“將來辦公室語音助手將在會議中使用語音生物認證，識別發言人身份，並進行會議錄音和翻譯。”

在許多商業用例中，這種語音助手並不會取代任何人的工作，只是為現有的工作增加價值並提高效率。

3. 推動重大突破

人工智慧和機器學習能夠幫助人們克服發展中盲點，從而推動重大突破。

在醫學領域，這意味著能夠分析患者風險，或將新的診斷產品推入市場。在製造業，這意味著能夠在發生前對風險進行預測。

在商業領域，這意味著透過AI和機器學習，能夠更深入的解讀公司檔案，並從中發現模式和趨勢。

事實上，類似Adobe Document Cloud(包括Adobe Acrobat DC、Adobe Sign、Adobe Scan)的一些解決方案已經能使用語義分析技術，對單詞、段落和列表進行分類，從而讓人們更輕鬆、更快速地搜尋相關內容。

突破意味著看到人們之前無法做到的事情，AI無疑能極大地推動突破創新。

下一步是什麼

對於員工和企業而言，未來機器預計能夠解放大量的勞動力。從而，我們能夠把精力集中到只有人類才能執行的任務，以及企業想要執行的任務，從而推動行業的發展。

下一個問題是：你應該如何利用AI和機器學習的力量為企業助力？

很簡單，先從資料開始。成功的AI和機器學習需要依賴於資料驅動的策略，如果沒有足夠的可操作資料就沒有機器學習。許多領導者希望著手開展機器學習專案，卻發現數據並不像預期中那樣易於獲取、易於理解和可用。

最終只有能獲取資料的企業才能成為贏家。這些企業能夠捕獲實時資料並採取行動。憑藉得到的分析見解和智慧，企業能夠使用AI和機器學習擴大業務影響力。