人工智能(AI)不再是科幻小说里遥不可及的东西。机器学习技术一直以来都是我们日常生活的一部分，无论我们是在谷歌上搜索什么，在Facebook照片上标注人物或在亚马逊购物。我们都在使用AI。                  

　　但人工智能并不仅仅是一项新技术。这是一门自主学习的软件算法，用来执行那些通常由人类执行的任务。在经历了一些令人失望的经历后，人工智能现在已经达到了一个临界点：它能够自主产生关键的决策和预测性见解。
 
　　深度学习方法的巨大改进使人工智能的应用成倍增加，从而提高了人类的能力。其结果是，人工智能现在不仅是全球科技公司所关注的问题，也是所有旨在在特定市场保持竞争力的企业所关注的问题。
 
　　人工智能影响着我们生活的方方面面。这使它成为一个令人惊奇的机会。通过交付自动化、高效和可扩展性，人工智能使组织能够提高运营效率，改善客户体验，甚至创建新的业务模型。
 
　　这是理论的一部分。现实情况看起来很不一样。许多商业领袖仍然不知道如何在实践中实现人工智能。我们相信他们的犹豫是错误的。为了充分利用人工智能带来的机遇，你不需要成为互联网巨头。是的，深度学习依赖于大量的训练数据被输入到机器学习系统中，这就是为什么Google，Facebook和类似的大企业是最早的采用者。但对于其他公司来说，最重要的是能够有效地收集、处理和分析你的内部数据。你拥有的数据越多，你的产品就越好，吸引更多的用户，从而产生更多的数据。这使得一些领域的先行者在竞争对手面前有了巨大的领先优势。
 
　　毫无疑问，数据现在很重要。但我们相信，在未来，对于希望在人工智能领域取得重大进展的公司来说，数据将不再是一个决定性的优势。每年都会产生大量的数据，从人工智能的角度来看，并不是所有的数据都是有用的。大多数数据都有一个“失效日期”，这意味着它很快就会过时，并不再是竞争优势的来源。在未来，为了在人工智能领域取得成功，公司将从数据驱动型方法转变为根本不同的商业模式。
 
　　AI为每个人创造了美好生活的希望，同时也是欧洲的一个重要机遇。Roland Berge首席执行官Charles-Edouard Bouée对此热情高涨：“新的重心正在形成，游戏规则正在改变。在我看来，领先的人工智能专家不再为谷歌之类的公司工作，而是在进行独立研究，并希望建立自己的公司，这是一件积极的事情。”“是时候迈出大胆的一步了。”Bouée说，“我们需要的是一项研究和启动计划动，以加速创建欧洲人工智能中心。”
 
　　简单的手工流程很容易被机器或机器人取代。然而，随着人工智能的日益普及，它不再仅仅是没有技能的劳动者或资质很少的工人面临失去工作的风险。随着传感器的改善、网络连接的增强和智能的不断提高，自动化正在侵入那些迄今为止仍是那些拥有更好资质的中产阶级的职业。
 
　　那么，我们是否准备好看到“劳动力中断”?我们是走向一个两层社会，一边是数字接受者，一边是模拟的“观察者”?谁是明天的专家，我们将如何培训他们，我们应该如何管理他们?

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