Google“ AI”，您将获得超过十亿个结果。
数不胜数的科技出版物将“ AI”列为自己的单独类别，据Statista称，全球有数千家“ AI公司”，仅在美国就有2000多家。Statista列出的当前AI市场规模约为100亿美元。虽然我们都听说过无人驾驶汽车等应用程序以及诸如Amazon和Netflix等推荐引擎，但还有很多AI创意应用程序。
人工智能的研究和实践已进入几乎每个行业垂直和社会生态系统，包括#WomenInTech的分支机构，如#WomenInAI。有了这种无所不在的AI，您会认为更多的外行人会知道如何实现它。但是，AI仍然很大程度上留在AI专家的领域，例如机器学习工程师和数据科学家。
众所周知，您在业务中要么创新要么死去。每当改变游戏规则的技术出现时，无论是互联网，区块链，无人机还是机器人技术，许多业务和商业模式都会被淘汰。人工智能也是如此，这意味着如果您不关注人工智能领域，那么您的业务生命周期就会越来越快。
因此，如果您的企业没有任何AI工程师，那么您仍然需要找到一种创新的方法。这是如何做。
我从搏击俱乐部中学到的最大一课是走出规范，跳出框框。我们经常被放在僵化的思维框里，该如何做和如何思考。在业务中，这意味着如果到目前为止一直在起作用，那么您可能不会寻找改变它的方法。但是，随后会出现像AI这样的破坏，迫使您做出改变。与其等到那一刻，不如积极主动。
如果您对AI的经验很少，那么一种入门方法就是使用AutoML。Google Cloud的AutoML可让您“以最少的精力和机器学习专业知识来训练高质量的自定义机器学习模型”。这非常强大，因为您可以使用许多相同的模型来支持数十亿人使用的Google服务，例如Google搜索和YouTube。
AutoML分为三类：视觉，语言和结构化数据。根据您拥有的数据和需求，可以应用包括AutoML Vision，AutoML Video Intelligence和AutoML Tables在内的算法。
如果您拥有可以公开共享的数据，则可以考虑对您的数据启动一个开源项目，或者至少共享这些数据以供发烧友进行研究，并可能找到有用的见解。
最后，如果您还没有内部数据人才，则不必（也不应）立即聘请AI工程师。您可以开始使用数据工程师或其他合适的职位，以获取和清理稍后要分析的数据。
最终，有很多方法可以保持领先地位，而无需立即让AI专家加入其中，所以现在就开始！
（来源：黑客中午）
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