企业为了保持竞争优势，需要快速有效地扩大人工智能（AI）能力。而Vectice最新一份报告，列出了100家公司拥有增长最快的AI团队。

Vectice的这份报告研究了美国2500家最大的公司，结果发现其中965家公司的AI团队人数超过20人。而在拥有超过20名员工AI团队的公司中，541家的AI团队在过去3个月里实现正增长。

微软在新员工数量方面领先，微软在过去3个月里雇了近500名AI专家，而且比增速第二的公司凯撒医疗（Kaiser Permanente）领先了8倍。新员工数量排名前十的其他公司为Optum、CVS Health、USAA、通用汽车、福特汽车公司、Robert Half、沃尔玛和彭博社。

总体来看，增长最快的团队出现在技术和医疗保健行业，其次是零售和金融保险。这表明，各行各业的企业都看到了AI的价值，并正在投资AI技术。

增长最快的AI团队

AI领域的新雇员工一直在快速增长，在过去3个月中，排名前10的公司增加了几十名新的AI专家。

图：按新雇员工总人数计算，人工智能团队增长最快的公司 （数据来自 Vectice）

图：100强在医疗保健、金融保险、科技或零售和CPG领域的数量分布及百分比（数据来自Vectice）

微软、凯撒医疗和Optum等公司在AI团队增长方面处于领先地位。这些公司分别属于医疗保健、保险和科技行业。这些公司将重点放在AI团队增长上的做法表明，他们了解人工智能技术的重要性并正在人工智能领域进行投资，以保持自己的竞争优势。

AI团队初始规模在20-49人、且在过去三个月增速最快的前10家公司中，Concentrix、GameStop和Moody's Corporation位列前三。三家公司分别来自信息科技和服务、零售及金融服务行业。

图：AI团队初始规模在20-49人，且在过去三个月内增速最快的前10家公司（数据来自Vertice）

AI团队初始规模为50-250人、且在过去三个月增速最快的前10家公司中，瑞思迈（ResMed）、Northside Hospital和General Mills占前三名。就大趋势而言，医疗保健和零售是两个最大的行业代表。这些行业里的公司拥有较大的AI团队规模，由几个因素导致：这些公司收集了大量的数据，而数据的复杂性需要更多的AI专业知识才能理解。

图：AI团队初始在50-250人，且在过去三个月内增速最快的前10家公司（数据来自Vertice）

AI团队初始规模为250人以上、且在过去三个月内增速最快的前10家公司中，微软、Robert Half和Optum占据了前三名，包括了来自不同行业的公司：科技、人员配置和医疗保健。

早期采用AI技术的好处

这些排名前100的公司，因为拥有迅速发展的AI团队、AI能力而入选。成为AI技术的早期采用者能够保持竞争优势，本节将深入探讨其中的三个好处：更快地进入市场、改善决策以及提高客户忠诚度。

1. 更快地进入市场：成为AI技术的早期采用者，公司可以更快地将自己的产品和服务推向市场，因为AI可以用于加快产品的开发过程。

2. 改进决策：AI可用于数据的自动分析，可以帮助识别原本难以发现的模式和趋势。此外，AI还可以用于生成有助于决策的洞察力。

3. 增加客户的忠诚度：早期采用AI的企业，也能够从客户忠诚度的提高而获益。原因是AI可以为客户和患者提供个性化体验。

为什么微软、凯撒医疗和谷歌处于领先地位？

按AI方面新招聘的人数算，排名前三的公司是微软、凯撒医疗和谷歌。这些公司在AI方面处于领先地位，因为这些公司有资源可以投资AI，而且也有需要快速扩展自己的AI能力。

微软是企业软件和服务的领先供应商。微软在投资新技术方面有着悠久的历史，在AI方面也不例外。微软多年来一直在做各种AI项目，最近还在该领域进行了一些高调收购。例如，以197亿美元收购了Nuance。Nuance是一家提供语音识别和对话式AI服务的公司，尤其以深度学习语音转录服务而闻名，语音转录服务在医疗保健行业相当受欢迎。

凯撒医疗是美国最大的医疗保健供应商之一。凯撒医疗一直都是AI的早期采用者，也正在使用AI技术改善病人护理。例如，利用AI识别有可能患上某些疾病的病人，获取的数据可用于决定如何最好地治疗这些病人。

谷歌是消费者服务的领先供应商。谷歌也是AI的早期采用者，并正在使用AI技术改善旗下的产品和服务，同时也收购了该领域的一些公司。例如，谷歌曾在2014年以5亿美元收购了DeepMind Technologies。DeepMind是一家领先的AI技术供应商。

未来之路：企业想进100强可以做些什么？

各企业竞相建立自己的AI能力，重要的是要记住，AI的成功需要的不仅仅是一个专家团队。企业要在AI方面获得成功需要拥有正确的数据、正确的基础架构和正确的文化。

在数据方面，企业需要重点收集用于训练AI模型的高质量数据，需要将这些数据做好标记和清洁，而且应该从各种源收集数据。

在基础架构方面，企业需要拥有计算能力和存储能力，才能支持各种AI计划。AI计划也需要有一个明确的治理模式，以确保负责任地使用AI。

最后，在文化方面，企业需要创造一个有利于创新的环境，这包括促进数据驱动的思维方式、鼓励创造力并给予员工实验的自由。