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机器学习是未来的进展还是现在的业务进展?随着每天新的AI和机器学习实例推动我们对技术的了解的界限，这是许多企业领导者提出的一个问题。

最近的一个有力的例子是Google在5月8日展示了其Google Assistant预订发廊和餐厅预订的示例，其对话的清楚度既令人振奋又令人不安。

许多企业领导者将因恐慌而原谅。如果机器学习速度很快，那么在利用机器学习方面我的生意现在会落后多少?

虽然Google的职责是成为特立独行的公司，并通过萌芽和先进的技术取得突破，但大多数CIO的任务是提供可带来业务成果的解决方案。

除了竞相开辟自动驾驶汽车或在全球人脸识别系统中处于领先地位的公司之外，很少有公司想出办法如何通过将机器学习变成货币化，这种机器学习的重点是教机器人表现得更像人类。

尽管如此，仍然有大量投资涌入AI和机器学习领域。国际数据公司(IDC)预测，到2021年，对认知和人工智能系统的投资将增长到5200万美元以上。

CIO应该将机器学习预算和愿景放在哪里?CIO可以并且应该更多地利用计算机具有的某些非人类功能，而不是追寻技术可以更像人类的方式。

例如，当今的计算机可以在毫秒内处理和分析大型，复杂的数据集。将机器学习功能添加到这种巨大的快速分析功能中，蓦地之间您就有了一个商务智能(BI)工具，该工具可以抓取不断增长的复杂业务数据，观察趋势，分析发现的内容并提供见解和潜在解决方案。