3种类型的“智能应用程序”使投资者兴奋

 
人工智能是一个广泛且过度使用的术语。如今，任何一家筹集资金的初创公司都需要掌握数据和机器学习的故事，每个企业都在尝试了解如何利用AI释放客户和交易数据的价值。
我们坚信，当今构建的每个应用程序都是智能应用程序。不使用数据构建持续学习系统的应用程序，随着更多数据的出现，这些系统可以提供更好的价值，但随着我们的前进，这些应用程序将在市场中逐渐淘汰。
但是，风险投资家说他们想投资于智能应用程序，人工智能或机器学习时，真正意味着什么?在讨论智能应用程序时，我们正在寻找可以使用AI将结果提高一个数量级的应用程序，而这些应用程序通常遵循以下三种途径。以下是我们在Madrona上最值得投资的三种智能应用程序类型：自动化器，增强器和Avant Garde。
自动化器：发现，自动化和集成工作流的应用程序
第一类智能应用程序侧重于识别重复，耗时或困难的流程，并创建新的方式来处理这些工作流，从而使客户将更多的时间用于高价值的合成和认知工作。这是工作中的每个企业当前正在经历的数字化转型的基石。
当今在该领域最知名的公司是机器人过程自动化(RPA)供应商，包括UiPath和Automation Anywhere。这些公司构建的软件使公司可以自动化工作流程的各个步骤，例如打开PDF文档，提取关键数据，将该数据输入另一个系统，以及将这些步骤组合成自动化的工作流程。
RPA供应商已经建立了水平平台，并且与系统集成商和顾问合作以在大型企业中部署和定制其软件。尽管如此，尽管RPA取得了成功，但它几乎没有触及AI所能提供的一切。随着计算机视觉，自然语言理解和其他深度学习技术的创新，RPA仍有很多工作要做。
除了传统的RPA项目，我们还看到越来越多的公司在新产品中构建类似于“ RPA”的自动化功能，从而为特定用例和行业(例如法律服务，医疗保健和房地产)创建端到端工作流。
这些工作流程通常将高度自动化的主要工作流程与旨在应对自动化工作流程的后果和偏差的“人在回路中”系统结合在一起。随着时间的流逝，这些产品的神奇之处在于将人与机器集成到一个无缝的客户体验中，并使用数据和反馈循环来不断改善体验。
在这个领域中，一些最有趣的公司不仅仅将一个工作流程自动化到将多个工作流程自动化并创建一个新的集成工作流程。例如，像OpenDoor这样的公司已经将房屋评估过程与完成房地产交易过程结合在一起，并为消费者提供了一种进入房地产市场的新方式。
增强器：建议或协助人类更好地完成工作的应用程序
尽管许多公司专注于自动化一组主要工作流程，但在拥有Jarvis或HAL风格的AI之前，要使所有可能出现在流程中的极端情况和异常自动化是很困难的，这使得很难为自动化设定期望。
一种说明这种情况的方式是考虑使用诸如Alexa之类的“ AI”，Alexa非常适合一项或两项关键任务(例如，打开计时器，天气如何?)，但很难将Alexa用于50项任务，因为未知数太多，很难预测Alexa对未知数的反应。
因此，除了自动选择关键任务和流程之外，人工智能和机器学习的更好用途是指导人们如何在特定工作上变得更好，或提供可以帮助某人完成工作的工具。即使AI无法自动执行许多复杂的认知任务，它在收集有关输入和结果的数据以帮助人类改善其性能方面也非常有帮助。
当今，AI教练的一些最佳示例是针对依赖于文本和结构化数据的任务，例如编写电子邮件，职位描述或产品描述，但不需要对系统进行大量上下文或实时更新。 Palantir是当今一家大型公司的一个例子，该公司采用了将人类分析人员与机器智能相结合的方法，以生产出比单独使用人工或机器更有效的系统。
现在，我们也开始看到AI顾问突然出现在传统上难以分析和收集数据的区域，例如复杂的电子邮件和聊天通信或语音和视频聊天。例如，Gong和Chorus使用Zoom呼叫中的数据来了解销售代表如何改善他们的销售会议并随着时间的推移改善销售业绩。
随着时间的流逝，这些公司将能够建立高价值的数据集并将其集成到多个记录系统和行动系统中。考虑到他们对绩效和成果的了解，他们自己也可以成为重要的平台提供商。
Avant Garde：可创建由AI支持的全新产品和体验的应用程序
最后一类应用程序是通过使用机器学习来创建全新的体验和产品的应用程序。换句话说，在低成本云计算，大量数据和新的机器学习算法相结合之前，这是不可能的。
即使AI无法自动执行许多复杂的认知任务，它在收集有关输入和结果的数据以帮助人类改善其性能方面也非常有帮助。
例如，无人驾驶汽车创建了全新的车辆外形尺寸，商业模型和服务，而如果没有机器学习的突破，这些将是不可能的;而Siri和Google Home的语音助手则实现了全新的交互模型，而这种交互模型没有自然的进步就不可能实现。语言处理。
该类别中的许多公司都是将重要的新技术(如计算机视觉，深度学习，机器人技术和NLP)带给消费者的先驱，因此，它是一个非常活跃的空间，因为它位于庞大的市场，新技术的交汇处，以及新颖的商业模式。
这意味着，如果他们开展工作，它们将是巨大的机会，但在短期内，它们也可能更难以衡量和获利。例如，一家名为Adaptive Biotechnologies的公司利用数十年来对免疫系统，下一代测序仪和机器学习的研究来检测免疫系统的变化以诊断疾病，但它不得不花时间寻找合适的客户和商业模式以通过其技术获利。
大量的资金无疑有助于建立这些“全新”的体验，而包括亚马逊的Go商店或Waymo的自动驾驶汽车在内的大型科技公司的实验也需要大量投资。但是，也有许多初创公司创建这些“全新”体验的例子，例如，初创公司在无现金商店与亚马逊直接竞争，或在无人驾驶汽车上与Waymo竞争。这些公司都需要深厚的技术和市场专业知识，而赢家将是能够找到将新技术应用于客户问题的正确方法的公司。
结论
智能应用程序是使用“人工智能”创建持续学习系统的应用程序，可为用户提供丰富，自适应和个性化的体验。尽管这些智能应用程序具有广泛的不同客户，合作伙伴和构建者，但最引人注目的公司通常是Automator，Augmenters或Avant Grade，它们可以证明业务指标的数量级提高。