2020年AI机构为什么可以兴起

在一段时间以来，将SaaS公司转变为AI代理一直是风险投资界的一个显着趋势，我相信在新的一年和十年中，这种趋势将越来越受到关注。总的来说，代理机构的存在和目的经常引起争议，这种转变可能是其未来的核心。

什么是AI代理商?

有许多不同的代理商类型。在本文中，我专门指的是已经发生这种变化的传统市场研究机构，而不是创意或公共关系机构。

尽管人工智能机构的最终功能是成为下一代传统机构，但它在外部扮演着SaaS公司的角色，并使用其机器学习软件销售给传统机构。

在这些特定机构中渗透AI的原因有两个：

1.市场研究取决于事实证据，而AI历来无法从小说中确定事实。

2.市场研究是数据的业务，人工智能是定性数据复兴所需的催化剂。

虽然我们经常将AI视为可以代替个人工作的东西，但我们很少意识到AI可能会重组整个行业的基础。

例如，代理商提供人力来填补解决方案购买者需要的东西与可以自动完成的东西之间的巨大空白(例如使用软件)。在传统机构中，交付解决方案所需的人工量随时间变化很小。相反，通过AI机构，对人工的需求不断减少。

人工智能机构提供的解决方案将人工与快速改进的人工智能产品相结合。至关重要的是，人工劳动的执行方式是生成可反馈到产品中的数据。这使AI系统能够学习并扩大自动化范围。随着时间的流逝，与交付解决方案相关的人工负担从人到机器转移。

虽然AI机构最初看起来像是具有庞大工程团队的产品支持服务公司，但它们已转变为SaaS公司，销售软件以取代专业服务行业的一部分。

人工智能机构的优势

传统机构必须依靠人力来扩大规模，而AI机构可以减少规模。这是因为AI机构可以自动化工作流程，并用软件代替某些工作。例如，在编写调查结果报告之前，数据可视化仪表板可能会自动花费市场研究人员最初的数据编制时间。或者，类似的软件甚至可能检测到关键发现并生成收入报告。在某些情况下，此功能可以代替研究人员的角色;或者，它可以为洞察团队腾出时间来根据提取的结果进行更深入的研究。

对于专业服务解决方案的购买者而言，人工智能代理的最大优势在于，与他们提供的解决方案相关的服务成本和上市时间可能会随着时间的推移而稳步下降。

最后，对于以AI代理机构起家或成为AI代理机构的公司而言，这种转变越来越使企业的规模与劳动力脱钩，从而导致单位经济的持续改善。

当今的AI代理商

在开发通用的AI功能之前，大多数AI算法都只能在狭窄的任务上表现出色。因此，当今涌现的AI代理机构往往将重点放在服务上，其中大多数人工劳动涉及与数据的收集，处理和分析有关的重复性任务。示例包括从专门从事自然语言主题编码的AI机构到招聘和候选人筛选。

德勤(Deloitte)拥有的广告代理商Heat(热广告)是具有狭窄(但复杂)AI的代理商的一个例子。在AI的支持下，该机构能够通过汇总和分析在线对话，在趋势发生之前的72小时内预测趋势。尽管Heat是一家创新机构，但其部署的技术的主要目的是为Deloitte的消费者洞察领域提供信息。

明天的人工智能机构

随着AI机构的持续普及，职位要求和职称也可能发生变化。尽管很少见，但与软件工程无关的专业角色已开始将诸如Python之类的编码语言列为首选或必需的技能。与操作Adobe Suite一样，此技能将成为入门级工作的标准技能，并且已在某些高中中教授。那些希望输入此字段的人员将希望了解此类要求的最新信息。

按照这种逻辑，可能会出现新的混合角色，这需要对机器学习和AI有更高级的了解。将来，我们可能会看到诸如营销数据总监或AI支持经理之类的职位，这两种职位都将改变代理商和咨询公司向其客户提出建议的方式。当狭窄的AI逐渐承担起更复杂的人类功能(例如进行有意义的对话)并成为通用AI时，很可能会发生这种变化。