根据Alexandra Suich Bass的说法，人工智能已经超越了技术领域，给公司，工人和消费者带来了严重后果。
测谎仪在商业中的应用不是很广泛，但是中国保险公司平安认为它可以检测欺诈。 该公司允许客户通过其申请来申请贷款。 潜在借款人借助视频广播来回答有关其收入和还款计划的问题，该视频跟踪约50种微小的面部表情，以确定决定的诚意。 该程序基于人工智能（AI）进行工作，有助于准确确定要继续与之合作的客户。
人工智能将取代借款人银行账户状态的大多数强制性支票。 消费品公司强生公司和咨询公司埃森哲公司使用AI对简历进行分类并选择最佳人选。 人工智能可以帮助一群赌场和酒店公司Caesars预测客户的潜在支出，并提供个性化促销以吸引他们。 媒体控股和金融信息公司彭博社（Bloomberg）使用AI扫描公司的收益报告并自动生成新闻报道。 行动通讯业者沃达丰（Vodafone）可以预测使用者的通讯和装置问题，直到问题发生为止。 每个经济行业的公司都使用AI来监视网络安全威胁和其他风险，例如职业倦怠。
不再依赖直觉和粗略的预测，更合理，更快速的基于AI的预测有望使业务效率更高。 在法国房屋装修商店勒罗伊·梅林（Leroy Merlin），经理们在星期五举行了新的促销活动，但默认情况下使用与上周相同的产品来加速他们的周末。 当前，该公司使用算法来获取过去的销售数据和其他可能影响销售的信息。 例如，天气预报，以更有效地利用货架空间。 人工智能初创程序开发商Vekia的Manuel Davy说，这帮助该公司将库存减少了8％，即使销售额增长了2％。
人工智能和机器学习（通常可互换使用的术语）包含计算机，这些计算机会积累大量数据以查找模型并进行预测，而无需为此任务进行明确编程。 大数据量，更复杂的算法和强大的处理能力为AI提供了强大的影响力和强大的功能。 其结果通常类似于无限制时间和资源的额外人员组成的军队所能提供的结果，但是它们的实现速度更快，成本更低，效率更高。
多伦多大学的阿杰·阿格劳瓦尔（Ajay Agrawal）也是新书《预测机器》的合著者之一，人工智能的主要优势之一就是预测成本的急剧下降。 就像电力使照明变得更加负担得起一样-这种照明水平的价格现在比1800便宜400倍，因此AI将使预测更加负担得起，更可靠并且得到更广泛的应用。
几十年来，计算机一直能够读取文本和数字，但是直到最近才学会了看，听和说。 斯坦福大学AI实验室主任兼Google云计算负责人Fei Fei Lee说：“ AI是不同领域和学科的沙拉碗的通用术语。” AI细分包括机器人技术（取代工厂和传送带）以及应用程序中使用的计算机视觉，从识别照片中的某物或某人到自动驾驶技术。 李女士表示，计算机视觉是AI的“杀手””，因为它可以在许多情况下使用，但是AI也提高了其在语音识别技术中的能力。 它是电话和家庭扬声器上语音助手的基础，还允许算法侦听呼叫并感知扬声器的语气和上下文。
技术变革
迄今为止，技术领域一直是AI技术的主要受益者。 如果没有将人工智能用于产品推荐，针对性广告和需求预测，大多数领先的技术公司，例如西方的Google和Amazon，中国的阿里巴巴和百度，都不可能变得如此庞大和成功。 例如，亚马逊广泛使用AI来控制仓库中的机器人，优化包装和交付，检测假冒商品以及操作其语音助手Alexa。 中国竞争对手阿里巴巴也广泛使用人工智能，例如在物流中。 其在线支付子公司蚂蚁金服（Ant Financial）正在尝试通过人脸识别来批准交易。 谷歌负责人桑达·皮查伊（Sandar Pichai）表示，人工智能将比电或火产生“更深远的影响”。
来自各个经济领域的非技术公司的领导者开始担心AI会将其从市场中撤出，并购买有前途的技术初创公司以确保其领先地位。 根据数据提供商PitchBook的数据，2017年，全球公司在与AI相关的并购上花费了约218亿美元，是2015年的26倍左右（见图）。 没有收入的初创公司会被它们的价值所吸引，这对于人工智能技术专家来说是5到1000万美元。
随着AI超越技术领域，它将影响挑战现有公司的新公司数量的增长。 在无人机行业，无人机初创公司和Uber这样的公司已经在发生这种情况。 它还将通过改变传统功能（例如供应链管理，客户服务和招聘）来改变其他公司的工作方式。
这项技术的未来发展令人鼓舞，但存在风险。 麻省理工学院斯隆管理评论和波士顿咨询集团的一份报告显示，约有85％的公司认为AI将提供竞争优势，但如今只有20个公司中有1家使用AI。 大型公司和工业企业（例如金融）产生大量信息，通常占据领先地位，因此创建了具有改进的AI的自己的系统。 但是许多公司将选择与越来越多的独立AI供应商合作，包括云提供商，顾问和初创公司。
这不仅是公司竞赛，而且是国际竞赛，尤其是在美国和中国之间。 中国公司具有巨大的至关重要的优势，因为中国政府管理着广泛的人脸数据库，可以帮助训练人脸识别算法。 在中国，隐私不如在西方重要。
将来会有很多机会做出错误的决定。 对于公司而言，最困难的问题之一就是时间分配问题。 风险投资基金彭博Beta的Roy Bahat在今天和1990年代末的互联网热潮之间得出了类似的印象：“公司正在试图弄清楚花钱的方式。” 如果他们尽早在AI上投入大量资金，那么他们将面临严重限制自己的风险或为无用的创业公司支付巨额资金，就像许多互联网早期的公司一样。 但是，如果等待时间太长，则它们在技术上会落后于迅速取得成功的公司以及掌握更快技术的竞争对手。
印度公司Tata Consultancy Services的Gautam Schroff表示，可能有人被漂亮的媒体报道误导了，他们认为AI是可以像Microsoft软件一样轻松安装的魔杖。 AI系统需要精心的数据准备，对算法的严格监控以及大量设置才能受益。 微软的Gurdip Singh将AI系统称为“疯狂的科学家”：他们可以轻松地完成人们认为无法理解的工作，例如，检测工业产品中的细微瑕疵或快速对数百万张人脸照片进行分类，但是它们存在问题这对人们来说似乎很容易，例如基本推理。 早在1956年，当研究科学家举行第一次会议讨论AI时，他们正在寻找一种用“人类”通用情报（包括复杂推理）填充机器的方法。 但这仍然是遥不可及的愿望。
围绕人工智能的炒作很难将炒作与现实区分开。 在2017年最后一个季度，全球上市公司在其收益报告中提到AI和机器学习超过700倍，是2015年同期的七倍（见图表）。 硅谷资深人士汤姆·西贝尔（Tom Sibel）说，这么多公司在没有提供具体证据的情况下就对AI功能进行了推测，所以有人应该开通一个虚假的新闻频道。
公司高管需要思考很多年。 分析咨询中心麦肯锡全球研究所的Michael Chui说，在不久的将来，人工智能将取代通常的业务流程，例如财务，人事管理和客户服务。 但是随着时间的流逝，它还将取代整个行业，例如，通过增加无人驾驶汽车的增长或发现全新药物来代替。 尽管人们可能对工业产品或药物组合的设计抱有偏见，这可能更有益，但算法更有可能找到新的可接受的解决方案。
德勤（Deloitte）的约翰·海格尔（John Hagel）表示，尤其是，许多高管对降低成本和节省劳动力比对AI可以提供的更广泛的机会更感兴趣。 当然，这将对员工产生负面影响，但因此会对业务产生负面影响。 他说：“如果您只是削减成本而不为客户增加价值，那么您将失去竞争能力。” 一些公司可能无法减少现有工作，但是会使用技术来避免创造新工作。 保持工作的工人更有可能受到雇主保护。 一些公司已经在不违反法律的情况下使用AI来集中其员工的沟通。 提出隐私问题将促进这种做法。
巨大的问题是，人工智能会产生虚拟漏斗或“飞轮”的效果，从而使使用它的公司能够更有效地工作：生成更多数据，改善服务，吸引更多客户并提供更低的价格。 听起来不错，但也可能导致更大的公司集中度和垄断影响力，就像技术领域已经发生的那样。