在过去的几年里，认知计算工具已经有了突飞猛进的发展，但围绕AI平台建立真正的认知业务还有很长的路要走。

尽管认知计算技术的实用性有了很大的改善，但企业充分利用认知计算技术还为时尚早，目前他们的商业模式完全依赖AI技术。

当然，这并不意味着一些组织没有尝试使用认知计算。在Gartner的2017数据和分析峰会上，Alexander Linden说，“现在有很多公司表示他们是一个AI公司，有些人甚至说，他们是一个以AI为主的公司。”

令人高兴的是，IBM的认知平台Watson的营销重点在于说服企业认识到认知业务的重要性。

当然，任何时候都会出现破坏性的新技术，企业家和企业高管将会寻找利用这一技术的方法。

Uber利用无处不在的移动数据和GPS服务，为人们带来了出行的新方式。这一创新使该公司几年来几乎无竞争力的增长，毫无争议地领先于竞争对手。大家都在想知道什么样的新商业模式会产生认知计算技术。

谷歌可能是第一批使用认知计算技术的公司之一。近一年前，首席执行官Sundar Pachai宣布，该公司将坚持AI为主的策略。但是，即使我们在这段时间已经看到了认知计算工具的进步，一般企业也不会在这个方面跟随谷歌的脚步。

其中的原因不乏AI技术还有很长的路要走，选择需谨慎。我们现在所拥有的是可以有效执行单个任务的工具。这意味着虽然企业可能会将某些特定工作转化为算法，但是除了像谷歌这样的大型信息化公司之外，很难想象任何业务都能AI技术中受益。

麻省理工学院信息系统研究中心的新报告表明，狭义定义的任务是当今认知计算工具的最佳用例。较好的用例包括银行评估客户信誉，进行保险审计的医疗保健机构和进行一般审计的会计师事务所。

报告中“关于认知计算的五件事情”指出，任何情况下，不确定因素，快速变化或创造性需求都不是AI蓬勃发展的因素。报告建议企业逐步进行应用，将认知计算技术应用于已经发展较为成熟的业务，以便运用算法，利用大量数据来训练机器。

当然，并不是每个企业都符合这些条件，所以盲目追逐打造认知业务对现在的情况而言并没有太大意义。