人工智能的背面,有数不清的“金矿”

2019-08-07 14:42| 发布者: |

人工智能这个词我想大家已不再陌生,他从一个概念,逐步实现到应用化。尽管发展到今天围绕人工智能依旧存在大量的炒作和混淆,但它确实威力巨大,对企业而言有着巨大的潜在价值。在这个关键时刻,企 业必须为人工智能制定战略和愿景,然后开始执行各种用例,解决对实现业务目标影响最大的问题。      不能只是观望 — 妥善规划,落地生根      人工智能概念验证项目也层出不穷;但许多项目都未进入试点或生产阶段,因为它们没有专注于解决关键的业务问题,也没有获取高级主管的支持,或没有扩展计划。如果人工智能的概念验证没有和具体的业务成果对接,而且缺乏应用于生产环境的远见卓识,那就是在浪费时间和精力。      自动化和人工智能之间没有固定的起点。从何处入手取决于企业的组织架构、业务需求、要解决的业务问题或希望实现的成果。重点要放在重新构思总体流程,而不是零敲碎打地应用人工智 能。人工智能项目的目标应当是解决其他技术和方法无能为 力的问题。寻找专业咨询机构,借助设计思维等方法重新构 思总体流程,联合投资以分担风险,通过协作开拓创新。      成功创建具备最低可行度的人工智能产品后,需要考虑如何 扩展这一模式。此时,企业通常会认真考虑数据管理。因为 如果不进行拓展,那么只是一个有趣的项目而已。      转变思想和观念      人工智能需要高级人才,这些人才必须能够理解数据和算法 的交集以及二者对流程链和工作流的影响。脱离较低层次的 RPA 之时,需要忘掉即插即用的概念。高级项目需要高度专业化的人才,导致这些技能供不应求。      许多企业 通过结合使用培训、招聘与合作的方法,获得所需的技能。 必须投资培养兼备数据工程与数据科学技术以及专业知识的人才,帮助他们适当地应用自动化和分析技术,巩固数据平 台、知识库和机器学习。如果缺乏此类人才,企业将寸步难行,无法扩展人工智能项目。      变革管理是关键。目前,我们仍能看到许多企业因实施 RPA 和人工智能而大量裁减人员,这引发了对自动化的担忧。要 改变工作方式和人才所发挥的作用,需要有总体的变革与文 化管理。这不是一次性活动。有无员工的大力支持,是决定能否成功管理持续的 IT 和业务变革的关键因素。      距卓有成效的人工智能仅几步之遥      如果无法 访问广泛的数据集,人工智能则只具备有限的知识,只能执 行特定任务,生成洞察的规模和速度都无法满足企业高管的要求。 为了让愿景与战略执行保持一致,就必须清楚地认识人工智 能和智能自动化的终极状态。尽管人工智能可带来显著的效 益,但它并不会直接实现业务成果。      相反,它是帮助企业高效而智能地实现目标的助推器 — 数字化组织可以实时为客户服务,快速满足其需求,帮助预测业务环境的变化,从而在市场中保持领先地位。人才、智能软件、流程和基础架构融合为一个整体,可以实现一系列统一的业务成果,因此必能让客户满意。最终,只有具备 强大数据管理能力的企业才能最有效地优化人工智能。以无 数种形式存在的数据最终会训练并实现认知能力。
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