這對大數(shù)據(jù)公司提出了挑戰(zhàn)，是否能做到獲取實時數(shù)據(jù)的能力同時與目標(biāo)群體產(chǎn)生相應(yīng)的互動來驗證自己的判斷并快速實現(xiàn)商業(yè)價值，成為轉(zhuǎn)型為AI公司的必要環(huán)節(jié)。
正如喬布斯在1983年說——
“我認為展望未來50至100年，如果我們真能開發(fā)出一款設(shè)備，它可以捕捉潛在精神，或者一套潛在的原則，或者是潛在的看待世界的方式，這樣當(dāng)下一個亞里士多德出現(xiàn)的時候…...也許他可以隨身攜帶這款設(shè)備，將所有東西都輸入其中。這樣當(dāng)這個人死后，我們就可以問這款設(shè)備‘喂，對此亞里士多德會怎么說？’，我們得到的答案或許是錯誤的，或許是正確。但是想到此我就已經(jīng)很激動了。”
打造屬于自身可控的數(shù)據(jù)應(yīng)用閉環(huán)，為專屬特定的人群提供簡單有效的服務(wù)，相信未來AI將不僅僅是一個交互界面，在電影中鋼鐵俠將他逝去的管家賈維斯變?yōu)锳I的情節(jié)也不會僅僅是一個科幻想象。
而對于很多企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)和已經(jīng)成為標(biāo)配，但他們所沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)有多少能夠產(chǎn)生增值，卻很難去衡量。如果僅停留在收集數(shù)據(jù)和出具分析報表，因為當(dāng)前數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類已形成爆發(fā)性的增長趨勢，當(dāng)中大量的碎片化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，企業(yè)在營銷和運營過程中很難有效從中提煉價值。
“單憑人工智能技術(shù)實際上是很難跨越這樣的鴻溝，幫助企業(yè)獲取到數(shù)據(jù)價值，進入到所謂的營銷、客戶之間的互動、產(chǎn)生很好的互動體驗。而在IBM， 我們試圖通過認知的解決方案和系統(tǒng)解決這之間的鴻溝 。”郭繼軍說。