人工智能

企業需要知道的 6個AI/ML關鍵點

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由于人工智能(AI)和機器學習(ML)的迅速發展與應用落地,世界各地的公司正在積極利用AI和ML發展業務 ,甚至投資數百億美元。這些技術能夠對業務與產生深刻的影響,所以Gartner報告預測,未來將“進入分析時代”,到2023年,人工智能和深度學習技術將成為數據科學新應用最常見的兩種方法。

  在業務中有效使用AI和ML可以幫助企業遠遠領先于其所在行業的競爭對手,因為技術消除了很多流程中不必要的麻煩。盡管AI和ML對業務和企業如此重要,但也很少有公司能夠成功地實施和部署,并將其作為整體數據和分析策略的一部分。根據Gartner的分析,有46%的CIO制定了部署AI的計劃,但只有4%的人將概念變為現實。

  事實是,要讓企業真正意識到AI和ML的潛力可能還需要很多年,但是現在為AI驅動策略奠定基礎已經不算太早。因此在開始使用AI和ML時,有五個要點要考慮。

  要點1:提出正確的問題

  當涉及到面向未來的數據策略時,組織需要考慮四件事。我的組織內部有哪些可用數據?我們需要從外部獲取哪些數據來推動差異化競爭?我們的數據是否以一種便于機器學習和人工智能的方式可用?也許最重要的是:我們在哪里可以提高我們的業務技能,什么需要純數據科學和人工智能技術,以及IT可以管理什么?這些問題的答案應該作為你策略的基礎。

  要點2:分析不同來源信息

  成功的AI/ML策略不是一蹴而就的。最聰明的組織對數據獲取和策略采取分析多年積累信息的方法,集中于編譯來自不同來源和孤島的數據(通常圍繞卓越中心(CoE)構建),并投資于正確的技術和人員,以奠定基礎。與此同時,這些組織希望從Amazon、Microsoft和其他公司獲得基于云的產品,以創建中間數據存儲,隨著時間的推移和策略的發展,這些存儲可以支持不同的用例。

  要點3:始終將人才放在戰略中心

  ZipRecruiter最近的一項研究發現,“人工智能最成功的應用是與人類合作使用,而不是替代人類。”這就是為什么這項研究表明,人工智能創造的就業機會是去年的三倍。盡管自動化技術不斷進步,但公司仍在繼續投資具有數據技能的人才。世界經濟論壇(World Economic Forum)預測,在未來四到五年內,與數據相關的工作以及AI和ML專家將成為最需要的工作。

  要點4:建立多學科團隊

  由AI專家,數據科學家和業務線分析師組成的多元化團隊為AI / ML提供了更全面的方法,因為整個項目涵蓋了從數據收集過程到數據挖掘活動、機器學習和自動化的整個過程。 那些能夠進行數據收集、處理和培訓的人員將能夠優化其對組織的貢獻,并增強其個人或公司實現目標的能力。

  要點5:彌合技能差距

  不論技術水平如何,企業對任何數據工作者的需求都越來越大。他們需要更多地處理數據,并且組織需要尋找提高技能組的方法,以可理解和透明的方式構建模型,并需要彌合整個組織的技能差距。由于人工智能數據設計需要“數據說話”來幫助構建工作流,組織必須實現諸如增強分析等技術,這些技術可以自動化數據準備、洞察發現和數據科學(即autoML)。

  要點6:展望未來

  毫無疑問,人工智能和機器學習將在未來幾年內改變商業世界和生活,而組織需要令其業務的每個成員都思考如何利用該技術。無論AI和ML如何發展,數據始終處于最前沿,是成功和真正的數字經濟的最重要驅動力之一。

  作者:Chris Preimesberger

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