在人工智能浪潮中，企业不断关注 AI如何为员工节省更多成本。最近，有两家公司向企业高管展示了他们使用 AI技术的最佳实践。谷歌正在利用其人工智能驱动的自动化程序帮助其实现对数字体验的最大化，以降低业务风险和运营成本。在过去的一年里，谷歌一直在与合作伙伴共建人工智能开发平台，这是一系列数据驱动应用程序、操作系统和系统应用程序之间的工具套件，该技术旨在简化内部团队协作、工作流以及业务分析等工作。通过这种方式，公司可以使员工在工作流程中使用自动化、提高效率、优化体验和创造更多价值。下面我们将讨论这些趋势将如何帮助公司节约时间，使他们能够更快地构建具有业务功能的云解决方案。

1. Google的自动化

谷歌 AI平台不仅能提供基于 AI的虚拟助手，还能对 AI驱动的自动化程序进行控制。这些程序可以对机器人、虚拟助手或人工智能应用程序进行升级，并自动执行任务。随着谷歌越来越依赖于使用自然语言处理(NLP)进行搜索以及其他语言生成和解释数据来提高服务质量和工作效率，自动翻译和自动化流程将变得越来越重要。谷歌 AI平台还使谷歌在数字体验方面成为最佳人工智能的领导者。根据谷歌的说法，自动翻译和人工对话可以在几分钟内完成这项工作。现在, AI被用于搜索服务中：通过基于用户历史搜索记录做出回答；通过查看用户是否已离开搜索结果；识别用户在搜索结果中使用了什么搜索结果等。

2.谷歌的人工智能开发平台

谷歌还宣布与合作伙伴一起建立了一个数据驱动的平台，该平台允许客户使用数据来自动化他们所使用的所有应用程序。该平台包括机器学习框架和数据仓库功能，这些框架可以在数据驱动程序和操作系统之间建立高效工作流，并使用户可以将机器学习应用程序和任务集成到各种不同业务流程中。谷歌开发了一种叫 DeepStack Value的工具，它允许用户将基于机器学习的应用程序部署到谷歌云上以进行推理和数据训练。DeepStack Value还可以使 AI训练过程自动进行，并能够通过机器学习任务进行机器学习训练。谷歌已经开发出一种名为“Different”套件（即 Development Cloud)的软件框架来驱动机器学习过程（也称为机器人任务）。这一版本与其他框架相比具有显著优点。它使人工智能应用程序与其他智能组件的交互更加容易，从而提高了 AI技能和执行效率。

3. IBM的云人工智能策略

在 IBM的云人工智能战略中, IBM的重点是从基于云的人工智能过渡到以数据为中心的人工智能。IBM最近发布了一份年度报告：“过去的五年里, IBM不断改进现有产品和服务，使其能够为消费者和行业客户提供定制化服务，并加速其云中人工智能的增长。”在 IBM人工智能战略中最重要的部分是云服务平台的开发和部署，以使其能够以可持续且可预测的方式响应业务需求。IBM已经推出了用于销售和企业客户关系管理的分析解决方案，以及用于数据中心运营和托管服务的 IBM云计算服务。另外, IBM还与全球各地的技术供应商合作，推出了基于人工智能与机器学习等解决方案。

4.甲骨文公司的 AI模型开发平台

在甲骨文公司，你可以使用 AI技术帮助开发更复杂的模型，这是甲骨文公司在其内部开发 AI工具套件中所采用的一个重要领域。当客户有更多数据需要处理时，他们的计算能力可能会面临挑战。他们必须在云上创建一种 AI平台，这可能需要几个月的时间来运行大量原始数据。通过使用甲骨文提供的人工智能平台，可以创建自动化、分析、建模及决策过程，客户可以很容易地运行其 AI模型。