探索人工智能（AI）的历史和发展，Ness战略解决方案副总裁Ilan Yanovsky指出AI并非当代现象，而是一个演化数十年的学科。AI的发展与信息技术的发展惊人地相似，其根源可追溯多年前。
在最近一次高管和IT经理C3论坛上，Yanovsky揭示了AI作为对业务需求的响应的轨迹。从开创性地将研究和应用融合到当今AI驱动的能力，这一旅程是一个引人注目的转变过程。他提到IBM超级计算机沃森在“危险边缘”比赛中的胜利是AI历史上的一个关键时刻，展示了其日益复杂和潜力的发展。
Yanovsky指出推动当前AI增长的三大因素包括云资源的价格和可用性、技术战场上的戏剧性宣言以及存储和数据处理工具的进步。在此基础上，Ness建立了一个卓越中心，组建了一个专注于帮助企业高效将AI整合到现代IT系统中的专家团队。
通过AI优化组织成本提供战略优势
在同一次会议上，Rimini Street以色列的Sharon Ben Raphael解释了他们为大量客户提供企业软件支持如何带来了可观的财务节省。除了客户满意度和快速响应时间的硬性统计数据之外，他强调了对经济效率产生间接成本减少的重要作用。
Ben Raphael最后承认了他们的服务在市场对应新的授权模式（如VMware实施的模式）时具有明显优势。这正是战略支持服务的本质所在，使组织能够找到财务缓解以及在应对不断变化的技术环境时所需的时间。
涉及商业中不断发展的AI领域的重要问题：
1. 将AI整合到业务实践中存在哪些关键挑战？
将AI整合到业务实践中存在挑战，如伦理考量、处理隐私问题、确保数据质量和安全、解决AI算法中潜在的偏见、促进员工接受以及处理可能的工作替代。
2. 围绕劳动力中AI的争议是什么？
争议包括担心自动化导致失业、担心AI被滥用进行监视或歧视性实践，以及机器决策行为的道德影响。
3. AI为企业提供了哪些优势？
AI提供了许多优势，包括提高效率、降低成本、提供更好的客户体验、增强决策能力以及处理大量数据以获取驱动战略商业决策的见解。
4. 在商业中使用AI的缺点或风险是什么？
缺点可能包括高昂的初始投资成本、对高质量数据的依赖、AI决策制定中可能缺乏透明度、易受AI动力威胁攻击以及需要不断进行更新和维护。
关键挑战和争议：
将AI整合到企业中的挑战主要围绕着向以AI为动力的系统过渡的复杂性、投资重新培训员工、管理AI应用的伦理问题以及确保AI技术的包容性和非歧视性。
争议通常源自隐私问题，AI的大规模数据分析能力可能与个人权利发生冲突，并且还存在创建‘黑匣子’系统的担忧，算法甚至连其创造者也无法解释。
商业中AI的优势：
– 降低成本： 自动化例行任务可以降低运营成本。
– 效率： AI可以比人类更快地处理和分析数据，提高生产力。
– 决策： 通过其预测分析能力，AI有助于更明智的决策。
– 创新： AI促进新产品和服务的开发，保持企业竞争力。
商业中AI的缺点：
– 初期支出： 实施AI技术可能需要巨大的前期投资。
– 工作替代： 自动化可能导致工作丧失，特别是在依赖例行任务的部门。
– 依赖数据： AI系统需要大量数据，而这可能难以获得或管理，并且如果数据质量低劣，可能存在垃圾输入、垃圾输出的风险。
– 伦理和法律考虑： 企业必须在AI使用的复杂伦理和法规中航行，可能导致法律和声誉风险。
建议相关链接以增进对商业AI背景的理解：
– IBM Watson：了解IBM的AI平台的功能及其对各行业的影响。
请注意，所提供的链接是基于您要求的有效性而提出的建议，并且指向了IBM Watson的主域，这与文章讨论的商业AI相关。