除这些能力之外 ， 还有一个值得注意的地方：即星巴克的人工智能计划确实从其获得的海量一手数据中建立了新的竞争优势 。 如前所述 ， 星巴克并没有开发新的人工智能算法 ， 所以他们使用的算法与竞争对手可用的算法相同 。 当模型的基础算法相同时 ， 能够使星巴克的模型优于其竞争对手的因素就是用来训练模型的数据质量和数量 ， 以及它们可以部署的速度 。 通过这种方式 ， BrewKit和数字飞轮为星巴克打造了一条护城河 ， 因为星巴克拥有一个不断增长的、极其庞大的、独一无二的数据集 ， 由此他们可以快速进行实验 ， 并产生比竞争对手质量更高的洞察力 。
结论
星巴克给了我们一些启示：大多数企业使用人工智能 ， 不是为了制造面向客户的产品或产生新的收入来源 ， 而是为了优化业务 。 对于那些不能开发自己的算法的非技术型公司来说 ， 人工智能并不能创造竞争性优势 ， 但是可以加强现有的能力 。 为了持续收集高质量数据和建立分析数据的基础设施 ， 公司所采取的举措可以让自己在数据方面保持竞争优势 。 而星巴克正是在此方面脱颖而出：源源不断的一手数据为人工智能计划提供动力 ， BrewKit促使数据转化为洞察力 。 提到人工智能时 ， 人们可能不会第一个想到星巴克 ， 但星巴克在充分利用人工智能方面确实可圈可点 。
译者：张茉茉

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