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这不是人工智能第一次出现，过去它也没有取得多大进展。这让一些人（包括我）开始怀疑：现在是不是企业将采用人工智能来显著提高业务绩效的时候了？或者，就像已故的纽约洋基队捕手尤吉·贝拉打趣说的那样，这是否是“似曾相识”的又一次经历？

在本专栏中，我将讨论我对人工智能对商业决策有用性的看法。这些观点可能与您在其他文章中读到的观点相反，但这些观点受到多年来观察人工智能发展的影响。这些观点也反映了我作为技术专家的经验。在我的整个职业生涯中，我一直认为技术只是促进业务流程改进。计算机应该是决策支持系统 (DSS)，但不一定能做出最终决策；这些决策最好由经理来做。

当然，这并不能改变这样一个事实，即许多决策，特别是那些没有重 乌干达电子邮件列表 大后果的决策，可以在没有管理干预的情况下做出。以库存管理为例。ABC 帕累托分析可以帮助库存经理确定应该集中时间处理的最佳库存商品。 “A”类商品可能代表库存中 SKU 数量最少，但也可能产生最大份额的收入。因此，他们需要经理花费大量时间来确保计算机化的库存管理系统不会减少货架上的库存量。与此同时，“B”类商品代表了较大的库存份额，但收入较少。对于这些商品，库存经理可以让计算机完成大部分库存管理，并在例外情况下进行干预。最后是“C”类商品，它们代表的 SKU 数量最多，但收入份额最小。经理可以将它们设置为自动驾驶，让系统完成工作，仅在危机时进行干预。在这种情况下，AI 库存管理技术对“C”类商品最有用；但人工智能对“B”类物品的作用较小，对至关重要的“A”类物品的作用最小。这些都依赖于经理的经验。

人工智能简史
我的大部分职业生涯都是在计算机领域度过的，多年来，我一直对创建能够复制和改进人类智能的系统的努力很感兴趣。例如，IBM 自 20 世纪 50 年代以来一直在研究人工智能。这项工作促成了国际象棋计算机系统 Deep Blue 的开发，该系统在 1996 年击败了当时的世界国际象棋冠军；最近，又开发了能够用自然语言回答问题的计算机系统 Watson。2011 年，Watson 击败了电视游戏节目 Jeopardy 的两位最成功的选手。