关于作者
Larry Lunetta是Aruba的无线局域网和安全解决方案营销副总裁，这是一家惠普企业公司。拉里还是亚利桑那州立大学(Arizona State University)企业家研究的客座讲师。
完整的生物
“人工智能洗涤”一词已经成为我们词汇中的标准部分，因为供应商们想给任何带有分析性质的东西贴上人工智能标签。初创公司尤其容易出现这种情况，因为人工智能是它们试图让自己的产品与众不同的方式。通常情况下，他们的AI在演示中表现得很好，但当它真正安装和测试时，结果却远不如预期。
为什么会这样?可靠且能解决实际问题的人工智能和演示软件有什么区别?
- 领域专业知识。当对AI所应用的领域有全面的了解时，它的工作效果最好。在我们的领域，这种理解和知识来自于无线、有线和SD-WAN领域的领导者。连续15年被提名为高德纳有线和无线局域网访问魔力象限的领导者证明了这一事实。
- 科学数据。我们的数据科学家和我们的网络工程师一起工作，这样就可以用正确的方法和工具来解决问题。我们使用数据，而不是命名噱头。拥有多年的大型和小型部署工作经验，有助于理解不同环境之间的内在差异。超过100项人工智能专利可以利用也无妨。
- 数据。这是创业公司试图逃避的“AI物理定律”之一。因为初创公司的客户很少，它们可以用来构建和训练人工智能模型的数据很少。为了弥补这一点，他们要么试图通过诸如“我们收集了正确的数据”或“我们访问了数十亿包”之类的评论来增加收集到的有限数据，要么假装在各种客户环境中收集大量相关数据并不重要。幸运的是，我们每天从130万台网络设备、1000万名客户和9万名客户中收集经过精心策划和精心组织的数据。每一个。单身。的一天。
- 规模。在一个主要是试验和演示的沙盒中工作意味着分析不能在企业环境中工作。为10个ap和100个用户设计的算法将在更大的环境中提供可疑的结果，如果它们真的能工作的话。当你负责一个运行着数千个ap的网络时，你需要知道你接收到的人工智能见解是来自对等或类似网站的。
- 成熟。在过去的五年里，我们学到了很多。虽然并不是所有环境下的一切都能在第一时间成功，但我们的人工智能现在已经在所有行业的大大小小的安装中得到了验证。加上客户验证，Aruba ESP (Edge Services Platform)提供了ai驱动的见解和自动化，IT团队需要解决他们的问题和优化网络性能，您就可以顺利地完成您的任务了。
不管一家初创公司的演示文稿看起来有多精美，它只是一种暗示，表明如果他们能够克服重大障碍，他们可能会取得怎样的成就。但是他们不能。因此，如果你的工作环境是混合型的，需要提高IT效率，或者需要新的业务模式来加速你的数字转型，那么经过验证的、可靠的人工智能将帮助你自动化你的网络来实现你的目标。
如果你想了解演示软件和真正的AI之间的区别，(并在此过程中获得一些乐趣)，请查看我们的“Would you rather?”“视频系列:
为了更深入地了解Aruba ESP如何在人工智能之外的竞争中领先，查看我们的连接和安全解决方案。
我们将讨论Aruba ESP以及Aruba的AI和安全解决方案大气的21日我们4月13日开始的免费虚拟会议。希望在那里见到你!
