但要真正弥合消费者期望和商业价值之间的差距，需要从创造者到对人工智能有一定了解并与人工智能互动的人，再到最终用户的凝聚力。与人工智能一起工作的人工智能工程师 深度学习 和 NLP 以及创建算法正在思考 机器学习 以代码为中心、流程驱动的方式。NLP 是 Alexa 工作的一部分，而计算机视觉的进步使 Ring 门铃能够打开。当非技术利益相关者加入进来时，他们的重点是产品化——我们如何将 AI 集成到给定的产品中并推向市场？对于个人而言，AI 部分无关紧要——它关乎出色的功能和易用性。
随着人工智能解决方案和工具在工作和家庭 保加利亚电话号码数据 中变得越来越普遍，人们的看法很可能会从科幻内涵转变为人工智能的实际日常应用。然而，只有当创造者和消费者的目标一致时，我们才能实现人工智能和智能技术的真正价值。 者，因为他们不断从消费者对人工智能的态度中学习——无论他们是否知道自己在使用它。
因此，评估开发团队的可用性和专业知识非常重要。开发一个高度准确且功能齐全的模型需要几个人的全职工作。即使是一个简单的模型，也需要至少一名开发人员全身心投入。此外，有人必须采购必要的数据，这可能需要一些外包。
最终，至少在一定程度上还是要权衡潜在的 自动化的好处 对抗高昂的成本。