人工智慧正迅速改變商業環境，從自動化流程到預測市場趨勢，AI的應用日益廣泛。企業需要了解如何利用AI和機器學習平臺來提升效率、創新產品和服務，並在競爭激烈的市場中保持領先地位。選擇合適的AI平臺、軟體供應商或諮詢公司，並結合內部資料科學團隊，將是企業成功應用AI的關鍵。同時，評估企業自身的AI就緒度，並針對性地提升資料基礎設施、技能培訓和文化適應性，才能確保AI策略的有效落地，並最大化其商業價值。
人工智慧與機器學習平臺
各大科技公司都推出了自己的人工智慧（AI）和機器學習（ML）平臺，以滿足企業對於AI解決方案的需求。Google Cloud AI、Amazon Web Services（AWS）Machine Learning、Microsoft Azure AI和IBM Watson都是提供AI工具和服務的知名平臺。這些平臺提供了從自動化機器學習到預測分析等一系列的功能，讓企業能夠輕鬆地打造自己的AI解決方案。
Google Cloud AI
Google Cloud AI提供了一系列的AI工具，包括AutoML，讓企業能夠輕鬆地打造自己的機器學習模型，而無需深入的程式設計知識。TensorFlow是Google開源的機器學習函式庫，廣泛用於建立自定義解決方案。
Amazon Web Services (AWS) Machine Learning
AWS提供了Amazon SageMaker，讓企業能夠輕鬆地打造、訓練和佈署機器學習模型。此外，AWS還提供了預建的工具，用於影像識別、文字分析和預測分析等。
Microsoft Azure AI
Azure的AI套件包括了認知服務（如視覺和語言識別）和Azure Machine Learning，讓企業能夠輕鬆地打造和訓練自定義模型。
IBM Watson
IBM Watson提供了AI服務，用於物流、金融和醫療等行業，包括自然語言處理、電腦視覺和預測分析等功能。
AI和ML軟體提供商
除了上述的大型科技公司之外，還有許多專門的AI和ML軟體提供商，例如DataRobot、H2O.ai、RapidMiner和C3.ai等。這些公司提供了從自動化機器學習到自定義AI模型能力等一系列的功能。
DataRobot
DataRobot是一個端對端的平臺，用於自動化機器學習過程，讓企業能夠輕鬆地打造預測模型，而無需深入的資料科學知識。
H2O.ai
H2O.ai是一個開源的機器學習平臺，提供了自動化機器學習工具和自定義AI模型能力。
RapidMiner
RapidMiner是一個平臺，提供了資料準備、機器學習和模型佈署等工具，適合於需要無碼或低碼解決方案的企業。
C3.ai
C3.ai是一個企業AI平臺，專注於預測維護、供應鏈最佳化等領域，提供了高度可定製的解決方案，適合於大規模實施。
AI和ML諮詢公司
除了上述的AI和ML平臺和軟體提供商之外，還有許多諮詢公司提供了AI解決方案，例如Accenture、Deloitte AI & Analytics和PwC AI Services等。這些公司提供了從策略到實施的全方位服務，幫助企業打造自己的AI解決方案。
Accenture
Accenture是一家全球性的諮詢公司，提供了自定義的AI解決方案，具有豐富的行業經驗。
Deloitte AI & Analytics
Deloitte AI & Analytics提供了策略、實施和支援服務，幫助企業將AI整合到業務流程中。
PwC AI Services
PwC AI Services是一家專門的AI諮詢公司，提供了從策略到實施的全方位服務，幫助企業打造自己的AI解決方案。
預建AI應用程式
除了上述的AI平臺和軟體提供商之外，還有許多預建的AI應用程式，例如Zendesk、Zoho AI和Xeneta等。這些應用程式提供了從客戶服務到物流最佳化等一系列的功能，適合於具體業務需求的企業。
Zendesk
Zendesk是一個客戶服務平臺，使用AI自動化回應、分類別票據和提供洞察力，根據客戶互動。
Zoho AI
Zoho AI是一個客戶關係管理（CRM）平臺，使用機器學習預測銷售結果、最佳化行銷活動和提供推薦。
Xeneta
Xeneta是一個物流平臺，使用AI提供洞察力和預測分析，用於貨運跟蹤、定價和路線最佳化等。
開源工具和函式庫
除了上述的AI平臺和軟體提供商之外，還有許多開源工具和函式庫，例如TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn和Keras等。這些工具和函式庫提供了從機器學習到深度學習等一系列的功能，適合於具有技術專長的企業。
TensorFlow
TensorFlow是一個開源的機器學習函式庫，由Google開發，廣泛用於建立自定義解決方案。
PyTorch
PyTorch是一個開源的機器學習函式庫，由Facebook開發，廣泛用於建立自定義解決方案。
Scikit-Learn
Scikit-Learn是一個開源的機器學習函式庫，用於Python程式語言，適合於具有資料科學人才的企業。
Keras
Keras是一個高階神經網路API，用於Python程式語言，適合於建立深度學習模型。
內部資料科學和AI工程師
除了上述的AI平臺和軟體提供商之外，一些企業還會聘請內部資料科學和AI工程師來打造自己的AI解決方案。這種方法可以提供高度自定義的解決方案，但需要大量的技術專長和資源投入。
AI就緒度評估工具
最後，我們可以使用AI就緒度評估工具來評估企業對於AI解決方案的需求和準備度。這個工具可以幫助企業瞭解自己的AI就緒度，並提供改善建議，以便更好地應用AI技術。
人工智慧在商業中的基礎
策略與願景
組織是否具有明確的人工智慧（AI）戰略願景？
- 評分：1 = 沒有願景，2 = 初步願景，3 = 清晰願景
是否定義了AI如何貢獻於商業成果的明確目標？
- 評分：1 = 沒有目標，2 = 基本目標，3 = 明確定義的目標
AI是否與組織的整體使命和價值觀相符？
- 評分：1 = 沒有對齊，2 = 部分對齊，3 = 強烈對齊
資料與技術
組織是否能夠存取相關的高品質資料？
- 評分：1 = 資料品質差，2 = 中等品質，3 = 高品質
是否有資料系統來儲存、管理和處理大型資料集？
- 評分：1 = 沒有系統，2 = 基本系統，3 = 堅固的系統
是否有明確的資料隱私、安全和合規協定？
- 評分：1 = 沒有協定，2 = 基本協定，3 = 強大的協定
技能與專業知識
組織是否擁有熟悉AI的專業人員？
- 評分：1 = 沒有專業知識，2 = 部分專業知識，3 = 充足的專業知識
是否投資於AI培訓或合作伙伴關係以建立技能？
- 評分：1 = 沒有投資，2 = 部分投資，3 = 重大的投資
是否有一個內部團隊負責AI實施？
- 評分：1 = 沒有團隊，2 = 兼職團隊，3 = 專職團隊
文化與變革準備度
公司文化是否支援數字轉型？
- 評分：1 = 抵制，2 = 開放，3 = 完全支援
員工是否瞭解AI的益處和潛力？
- 評分：1 = 不瞭解，2 = 中等了解，3 = 完全瞭解
長官層是否支援AI倡議並鼓勵創新？
- 評分：1 = 沒有長官支援，2 = 部分支援，3 = 強烈支援
營運流程
當前流程是否能夠適應AI驅動的變化？
- 評分：1 = 不適應，2 = 部分適應，3 = 完全適應
組織是否為AI專案分配了預算？
- 評分：1 = 沒有預算，2 = 有限預算，3 = 專門預算
是否有計劃監控、評估和最佳化AI效能？
- 評分：1 = 沒有計劃，2 = 基本計劃，3 = 詳盡計劃
評分與解釋
總評分：
15-24分：初步準備度 您的組織有一些基礎元素，但需要更強的戰略、更好的資料基礎設施或更多支援才能在AI領域成功。專注於建立核心能力並確立明確的願景。
25-35分：中等準備度 您的組織在某些領域做得很好，但可能需要在技術、技能或文化支援方面進行增強，以實作成功的AI實施。優先考慮有針對性的投資以加強準備度。
36-45分：高準備度 您的組織已經為AI採用做好了充分的準備。憑藉堅實的戰略、強大的資料基礎設施、支援性的文化和營運上的準備度，您已經擁有了有效利用AI的條件。
小測驗：商業中的AI基礎
多選題：
- 本章的主要目的是什麼？ a. 教授高階AI程式設計技術 b. 為商業簡化和去神秘化AI概念 c. 推廣特定的AI平臺 d. 解釋如何用AI替代員工
人工智慧與商業應用
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是一個模擬人類智慧來解決問題的領域。它涉及機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）等技術，以實作自動化、自主決策和複雜問題解決。
自動化與人工智慧的區別
自動化是根據預先設定的規則來執行任務，而人工智慧則能夠從經驗中學習和適應。這意味著自動化是按照既定的流程進行操作，而人工智慧則具有自主學習和改進的能力。
深度學習
深度學習是一種特殊的機器學習技術，使用多層神經網路來解決複雜問題。它在影像識別、語音辨識和自然語言處理等領域中具有廣泛的應用。
自然語言處理
自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是一種使電腦能夠理解和生成人類語言的技術。它被應用於聊天機器人、虛擬助手和語言翻譯等領域。
人工智慧的普遍性
人工智慧不僅僅是大型企業才能使用的技術。隨著雲端計算和開源軟體的發展，小型和中型企業也可以使用人工智慧來提高效率和競爭力。
機器學習
機器學習是一個使電腦能夠從資料中學習和改進效能的領域。它是人工智慧的一部分，透過使用演算法和模型來分析資料並做出預測或決策。
案例：Loadsmart
Loadsmart是一家使用人工智慧來最佳化物流和供應鏈管理的公司。透過使用機器學習和其他人工智慧技術，Loadsmart實作了高達50%的成本降低。
供應鏈管理的轉變
人工智慧正在轉變供應鏈管理，透過預測分析、自動化和最佳化來提高效率和降低成本。例如，使用機器學習來預測需求和最佳化庫存管理，可以幫助企業減少浪費和提高客戶滿意度。
人工智慧平臺
有一些人工智慧平臺被用於各種應用，例如Google Cloud AI Platform、Microsoft Azure Machine Learning和Amazon SageMaker。這些平臺提供了一系列工具和服務，讓開發者能夠建立、佈署和管理人工智慧模型。
填空題
- 機器學習是一個使電腦能夠從資料中學習和改進效能的領域，稱為 機器學習 。
開放式問題
人工智慧正在轉變供應鏈管理的一種方式是透過 預測分析和自動化 來提高效率和降低成本。
一個人工智慧平臺是 Google Cloud AI Platform ，其主要用途是 提供一系列工具和服務，讓開發者能夠建立、佈署和管理人工智慧模型 。
測驗答案
答案：c) 人工智慧
答案：a) 自動化按照預先設定的規則執行任務，而人工智慧則能夠從經驗中學習和適應。
從內在修養到外在表現的全面檢視顯示，掌握AI工具及平臺的應用，已成為現代管理者提升效率和決策品質的關鍵。深入剖析AI技術的發展趨勢，我們發現，從機器學習到深度學習，AI正以驚人的速度重塑商業模式和管理思維。這其中最大的挑戰並非技術的複雜性，而是管理者如何轉變思維，將AI視為提升自我而非取代人力的工具。玄貓認為，隨著AI技術的普及和應用門檻降低，未來管理者更需培養的是整合與協調能力，將AI的資料分析能力與自身經驗判斷相結合，才能在快速變化的商業環境中保持競爭優勢。對於重視長期發展的管理者，積極學習AI相關知識並探索其應用場景，將是未來2-3年提升長官力的關鍵策略。
