Vsebina
- Ključ do boljših poslovnih rezultatov na področju podatkovne znanosti
- Razširitev AI na tiste z domensko ekspertizo
- Razumevanje, kaj spada v odločitve
- Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
- Lekcije iz vzpona interneta
- Zdaj dostop do tehnologije
- Zmanjšanje tveganja z zmanjšanjem časa in stroškov
Vir: Denisismagilov / Dreamstime.com
Odvzem:
Prihodnost AI niso impresivne lune, ampak vsakdanja vsakodnevna uporaba, ki jo povezujemo s preglednicami. To je nekaj o nastanku AI iz redčenih polj do običajne poslovne uporabe.
Ključ do boljših poslovnih rezultatov na področju podatkovne znanosti
V Harvard Business Review članek, Alessandro Di Fiore, ustanovitelj in izvršni direktor Evropski center za strateške inovacije (ECSI) je nasprotoval domnevi, da „podjetja z več podatkovni znanstveniki boljše možnosti za ustvarjanje poslovnega učinka. "Temelji na svojem svetovalnem delu in raziskave, je ugotovil, da najem večjega števila podatkovnih znanstvenikov ne pomeni nujno boljših rezultatov za podjetje.
Enako opažanje mi je izreklo v nedavnem intervjuju s Henryjem Jamesom, ustanoviteljem in namestnikom generalnega direktorja Fincross International, ki je dejal, da je tisto, kar je videl v podjetjih z ogromnimi sredstvi za vlaganje v podatkovna znanost je, da lahko v resnici opravijo boljše rezultate s petčlansko ekipo kot 50.
Razširitev AI na tiste z domensko ekspertizo
Di Fiore je poudaril, da je za podjetje resnično pomembno: "demokratizacija dostopa do AI orodja in moč sprejemanja odločitev med menedžerji in zaposlenimi, kar ustvarja bolj oprijemljivo vrednost. "Nadaljeval je z opazovanjem:" Najboljše prakse kažejo, kako demokratizacija lahko prinese hitrejše in bolje porazdeljene odločitve, saj podjetja postanejo bolj prožna in odzivna na tržne spremembe in priložnosti. «(Če želite izvedeti, kako nekatera podjetja že uporabljajo AI, poglejte AI danes: Kdo ga trenutno uporablja in kako.)
Čeprav mu ni mar za izraz "demokratizacija" in raje "timski šport", se Todd Hay, Oplev COO, strinja s tem stališčem. Kot je pojasnil v intervjuju za Techopedia, predvideva, da je premik od redke in centralizirane AI k množici podoben sprejetju preglednice, koristno orodje, ki bi ga morali uporabljati vsi podjetniki.
"Strokovnjaki za področja in domene so v najboljšem položaju za oceno napovedi, ki lahko vpliva na poslovanje," je dejal Hay. Toda z nastavitvijo, ki za njih skrbi znanstvenike za podatke napovedni modeli, "So izključeni iz postopka." To ni v korist podjetja.
Čeprav priznava, da imajo podatki znanstveniki strokovno znanje iz matematike in statistike, da presodijo, ali model deluje dobro ali ne, nimajo možnosti določiti, katera vprašanja bi morali AI rešiti. Prav ta razkorak med strokovnim znanjem in strokovnimi izkušnjami je razlog, da se "70% -80% primerov nikoli ne uporablja."
Razumevanje, kaj spada v odločitve
Nadaljnje so posledice, da ne moremo razumeti načina delovanja modela. V reguliranih panogah, kot so zdravstvo, zavarovanje ali finance, je dejal Hay, zaskrbljenost je v položaju, ko morajo revizorjem razložiti postopek odločanja in tega ne morejo storiti.
Rick Saletta, Oplev starejši direktor prodaje AI v prodaji, strojno učenje in podatkovna znanost, je v intervjuju opozoril na svoje strinjanje in dejal, da zato podjetja zdaj želijo razviti "pregleden AI", znan tudi kot razložljivo AI. Kot smo videli v AI moram nekaj razložitiKer ni jasne razlage, kako AI prihaja do svojih zaključkov, ne morete biti prepričani, da je "brez pristranskosti." Dodal je, da ni več sprejemljivo, da se podjetja odrešejo odgovornosti za pošteno poslovanje z besedami: "AI je to. "
Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
Ne morete izboljšati svojih programskih sposobnosti, če nikogar ne skrbi za kakovost programske opreme.
Lekcije iz vzpona interneta
Strah, ki ostaja pred AI, ki deluje kot črna skrinjica, preprečuje, da bi podjetja izkoristila vse prednosti, ki jih to omogoča. To je miselnost, ki se mora spremeniti, pravi Hay Je predlagal AI danes je kot internet v poznih 90-ih. To pomeni, da bo prišlo do nekaj spektakularnih okvar Hišni ljubljenčki.com in drugih takih napak zaradi ljudi, ki niso povsem prepričani, kako uporabiti novo tehnologijo. In strah pred novo tehnologijo zadržuje ljudi, je dejal: "To je novo, strašljivo in zelo zapleteno."
Obstaja pa tudi velika priložnost za tiste, ki to ugotovijo. "Vse stvari, ki jih zdaj vidimo, je odprl internet, ker so bili ljudje pripravljeni preizkusiti nove stvari," je dejal Hay. Zdaj je enako AI omogoča ljudem da bi našli tisto, česar "sploh niso vedeli, da bi morali iskati." Prav tako ne bi smeli dvomiti v lastne sposobnosti, saj mnogi "imajo v podjetju več spretnosti, kot so mislili,"strokovnjaki za področje in ljudi, ki poznajo podatke. "
Zdaj dostop do tehnologije
"Želimo videti, kako lahko vsako podjetje izkoristi AI zdaj - danes," je izjavil Hay. Da bi se to zgodilo, je treba AI omogočiti dostop zunaj kroga strokovnjakov za podatkovne vede. "Število pristojnih znanstvenikov za podatke na svetu je daleč pod številom podjetij, ki bi jim to koristilo," je pojasnil. V skladu s tem je ključ do reševanja več poslovnih težav "ne usposabljanje več ljudi, ki bi bili Andrew Ng, ampak z zagotavljanjem tehnologije na voljo ljudem."
V resnici je to prihodnostni val Gartner, za katero je predvideno, da se bo letos povečalo Analitika samopostrežnih storitev. Pomemben napredek na področju AI ter dopolnilnih tehnologij, kot so „SaaS (oblak) analitika in BI Platforme lažje in stroškovno učinkovitejše kot kdaj koli prej za nespecialiste izvajajo učinkovite analize in bolje obveščajo o njihovem odločanju, "je opazila Carlie J. Idoine, direktorica raziskav pri Gartnerju.
Ko se to vzpostavi v poslu in več zaposlenih premaga nepripravljenost, da bi si sami pomagali v korist AI, lahko v organizaciji resnično postane bolj participativen šport kot gledalec. Ta premik ima lahko velik vpliv. (Če niste veliko razmišljali o AI za svoje podjetje, je nekaj izvedb, ki bi jih morda želeli razmisliti: 5 načinov, ki jih podjetja morda želijo razmisliti o uporabi AI.)
Zmanjšanje tveganja z zmanjšanjem časa in stroškov
"Ljudje se tako bojijo, da bi za hipotezo porabili šest mesecev," je pojasnil Hay, saj tako velika naložba časa in denarja na koncu lahko spodleti. Če pa AI ni rezerviran za te velike projekte luna z daljšim časovnim obdobjem, ampak za pogostejše naloge, ki se hitreje končajo, po možnosti tudi vsakodnevno, postanejo "bolj kot preglednica", kar pomeni dostopno in poceni orodje, ki ga ljudje ne se bojijo preizkusiti, celo delati več različnih, da bi našli tisto, ki najbolje ustreza njihovim potrebam.
Vendar pa Idoine opozarja, da to ne pomeni, da morajo podjetja samo pričakovati, da se bodo njihovi zaposleni sami odločili, kako jih lahko uporabljajo in prilagajajo svojim potrebam. Vztraja, da so "postopki usposabljanja, podpore in vkrcavanja potrebni za večino uporabnikov samopostrežnih storitev, da ustvarijo smiselne rezultate." Zato je treba zagotoviti "prave smernice, kako hitro vstati in teči, pa tudi kako se prijaviti njihova nova orodja za njihove specifične poslovne težave. "In to je - ne pa za povečanje števila ekip za podatkovno znanost - ključ do boljših rešitev poslovnih težav.
