1、曾经不可知的东西现在可以通过一些查询很快被发现。决策者不再需要依靠直觉;如今他们已经掌握了更广泛、更精确的证据。新的数据源,输入机器学习和人工智能支持的系统,是这一转变的核心。在物质世界和全球经济中流动的信息范围惊人。它来自成千上万的来源:传感器、卫星图像、网络流量、数字应用程序、视频和信用卡交易等等。这些类型的数据可以改变决策。例如,在过去,一家包装食品公司可能依赖调查和焦点小组来开发新产品。现在,它可以求助于社交媒体、交易数据、搜索数据和步行流量等来源,所有这些都可能表明美国人已经对韩国烧烤产生了兴趣,而这正是公司应该集中精力的地方。这种潜力每天都在被证明,不仅在商界,而且在公共卫生和安全
2、领域,政府机构和流行病学家依靠数据来确定是什么推动了COVID-19的传播,以及如何安全地重新开放经济。但是,信息的绝对丰富性和对下一代分析工具的不熟悉性可能会让大多数组织难以承受。这就是为什么麦肯锡全球研究所邀请了CrowdAI、SafeGraph、Measured AI和Orbital Insight四家正在拓展数据和AI创新边界的初创公司的首席执行官,讨论什么样的新见解是可能的,以及格局是如何变化的。他们广泛的讨论得出了五个重要结论。当一个CEO想要一个复杂问题的答案时,一个团队也许能在几个月内得到答案但在竞争日益加剧的世界里,这可能还不够好。自动化、数据驱动的人工智能系统最大的优点之一是能够快速回答战略问题。
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麦肯锡:2023年人工智能现状报告-生成式AI的突破之年(英文版)(24页).pdf
麦肯锡(McKinsey):2022年人工智能潜在价值分析报告-政府如何对其进行利用(英文版)(9页).pdf
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