Sisu
- Andmeteaduse parem äritulemuste võti
- AI laiendamine neile, kellel on domeeniekspertiis
- Mõistmine, mis otsuste juurde kuulub
- Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
- Õppetunnid Interneti tõusust
- Tehnoloogia kättesaadavaks tegemine nüüd
- Riski vähendamine aja ja kulude vähendamise kaudu
Allikas: Denisismagilov / Dreamstime.com
Ära võtma:
AI tulevik pole mitte muljetavaldavad kuuvarjud, vaid igapäevane igapäevane kasutus, mida me arvutustabelitega seostame. See on vajalik, et mõnel oleks AI ilmnemine haruldastest väljadest tavaliseks ärikasutuseks.
Andmeteaduse parem äritulemuste võti
Sees Harvardi ettevõtte ülevaade artikkel, Alessandro Di Fiore,. asutaja ja tegevjuht Euroopa Strateegilise Innovatsiooni Keskus (ECSI) lükkas ümber eelduse, et ettevõtted, kellel on rohkem andmeteadlased neil on paremad võimalused ärimõju tekitamiseks. ”Lähtudes nii tema konsultatsioonitööst kui ka uurimistöö, on ta jõudnud järeldusele, et suurema hulga andmeteadlaste palkamine ei pruugi ettevõtte jaoks tingimata paremaid tulemusi anda.
Sama tähelepanek tehti mulle hiljutises intervjuus Fincross Internationali asutaja ja tegevjuhi Henry Jamesiga, kes ütles, et seda, mida ta on näinud ettevõtetes, kellel on tohutud ressursid investeerimiseks andmeteadus on see, et tegelikult saavad nad viieliikmelise meeskonnaga paremini hakkama kui 50-aastased.
AI laiendamine neile, kellel on domeeniekspertiis
Di Fiore juhtis tähelepanu sellele, mis ettevõtte jaoks tegelikult vahet teeb: „Juurdepääsu demokratiseerimine AI tööriistad ja juhtivtöötajate ning töötajate otsustusõigus, mis loob rohkem käegakatsutavat väärtust. ”Ta jätkas, et„ Parimad tavad näitavad, kuidas demokratiseerimine võib kiiremini ja paremini jaotada otsuseid, muutes ettevõtted paindlikumaks ja reageerivalt turumuutustele ja võimalustele. ”(Lisateavet selle kohta, kuidas mõned ettevõtted juba kasutavad AI-d, vaadake AI täna: kes seda praegu kasutab ja kuidas.)
Ehkki ta ei hooli mõistest "demokratiseerumine" ja eelistab terminit "meeskonnasport", nõustub Ople'i tegevjuht Todd Hay selle arvamusega. Nagu ta intervjuus Techopediale selgitas, näeb ta üleminekut haruldaselt ja tsentraliseeritud AI-lt massidele analoogselt üleminekuga arvutustabelid, kasulik tööriist, mida peaksid kasutama kõik ärimehed.
"Teema- ja domeenieksperdid saavad kõige paremini hinnata ennustust, mis võib äri mõjutada," sõnas Hay. Kuid seadistusega, mis paneb andmeteadlased nende eest vastutama ennustavad mudelid, "Nad on protsessist välja jäetud." See ei ole ettevõtte kasuks.
Ehkki ta möönab, et andmeteadlastel on matemaatika ja statistika alal asjatundlikkust, et otsustada, kas mudel toimib hästi või mitte, pole neil siiski võimalust otsustada, millised küsimused nad peaksid AI-le esitama. Ja see erinevus mudeliekspertide ja sidusrühmade ekspertteadmiste vahel on põhjuseks, et "70–80% juhtumimudelitest ei kasutata kunagi."
Mõistmine, mis otsuste juurde kuulub
Mudeli toimimisest aru saamise mõistmiseks on veel tagajärgi. Reguleeritud tööstusharudes, nagu tervishoid, kindlustus või rahandus, seisab Hay sõnul olukord, kus nad peavad audiitoritele otsustusprotsessi lahti seletama ega suuda seda teha.
Rick Saletta, Ople'i AI vanemmüügiturunduse juht, masinõpe & andmeteadus, märkis intervjuus oma nõusolekut ja ütles, et see on põhjus, miks ettevõtted soovivad nüüd välja töötada läbipaistvat AI-d, mida tuntakse ka seletatav AI. Nagu me sisse nägime Mul on mõned selgitamised, mida tehaKui puudub selge seletus selle kohta, kuidas AI oma järeldustele jõuab, ei saa te olla kindel, et see on “eelarvamustevaba”. Ta lisas, et ettevõtte õiglane tegutsemine pole enam vastuvõetav, öeldes: “AI tegi seda. ”
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Programmeerimisoskust ei saa parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Õppetunnid Interneti tõusust
Hirm, mis seisab silmitsi AI-ga, kes tegutseb nagu must kast, takistab ettevõtteid saamast kõiki eeliseid, mis see võimaldab. Hay sõnul peab see mõtteviis muutuma. Ta soovitas AI täna on nagu Internet 90ndate lõpus. See tähendab, et tuleb mõni tähelepanuväärne ebaõnnestumine Pets.com ja muud sellised tõrked, kuna inimesed pole päris kindlad, kuidas uut tehnoloogiat rakendada. Ja hirm uue tehnika ees hoiab inimesi tagasi, ütles ta: "See on uus ja hirmutav ning väga keeruline."
Kuid seal on ka suurepärane võimalus neile, kes selle välja mõtlevad. "Kõik kraam, mida me praegu näeme, avati Interneti kaudu, sest inimesed olid nõus uusi asju proovima," sõnas Hay. Praegu on sama olukord AI võimaldavad inimestel leida seda, mida "nad ei teadnud isegi, et nad peaksid otsima". Samuti ei tohiks nad kahelda oma võimetes, kuna paljudel "on ettevõttes rohkem oskusi, kui nad arvasid, et eriti"aineeksperdid ja inimesi, kes neid andmeid tunnevad. “
Tehnoloogia kättesaadavaks tegemine nüüd
"Tahame näha, kuidas iga ettevõte saab AI ära kasutada juba täna - täna," kuulutas Hay. Selleks, et see juhtuks, on vaja, et AI oleks kättesaadav ka väljaspool andmeteaduste ekspertide ringi. "Pädevate andmeteadlaste arv maailmas on palju väiksem kui nende ettevõtete arv, kellele sellest kasu oleks," selgitas ta. Sellest lähtuvalt on võtmetähtsusega ettevõtlusprobleemide lahendamine „mitte rohkemate inimeste koolitamine Andrew Ngiks, vaid selle tehnoloogia inimestele kättesaadavaks tegemine“.
See on tõepoolest tuleviku laine Gartner, mis ennustas sel aastal, et kasvab Iseteeninduse analüütika. Märkimisväärsed edusammud AI valdkonnas, samuti täiendavad tehnoloogiad nagu „SaaS (pilv) analüütika ja BI platvormid muudavad mittespetsialistide jaoks efektiivsema analüüsi tegemise lihtsamaks ja kuluefektiivsemaks kui kunagi varem. See tähendab, et Gartneri teadusdirektor Carlie J. Idoine osutab paremini otsustusprotsessi.
Kui see ettevõttes paika pannakse ja rohkem töötajaid ületab oma vastumeelsuse AI eeliste ees abistamiseks, võib see tõepoolest muutuda organisatsioonis pigem osalus- kui vaatespordiks. Sellel nihutamisel võib olla tohutu mõju. (Kui te pole oma ettevõtte jaoks AI-d eriti mõelnud, võiksite kaaluda järgmisi rakendusi: 5 viisi, kuidas ettevõtted võiksid kaaluda AI kasutamist.)
Riski vähendamine aja ja kulude vähendamise kaudu
"Inimesed kardavad nii, et kulutavad hüpoteesi loomiseks kuus kuud," selgitas Hay, kuna see on nii suur aja ja raha investeering, mis võib lõpuks ebaõnnestuda. Kui aga AI ei ole reserveeritud pikema ajahorisondi jaoks mõeldud suuremate kuuprojektide jaoks, vaid tavalisemate ülesannete jaoks, mis viiakse kiiremini lõpule, võimalik, et isegi iga päev, muutuvad need „pigem arvutustabelina”, mis tähendab juurdepääsetavat ja odavat tööriista, mida inimesed pole kardavad proovida, töötades isegi läbi mitme erineva, et leida nende vajadustele kõige sobivam.
Idoine hoiatab siiski, et see ei tähenda, et ettevõtted peaksid lihtsalt ootama, et töötajad näeksid, kuidas seda iseseisvalt kasutada ja kohandada. Ta nõuab, et „enamiku iseteeninduskasutajate abistamiseks sisuka väljundi saamiseks on vaja koolitust, tugi- ja sisenemisprotsesse.” Seetõttu on vaja anda „õigeid juhiseid kiireks tööks ja tööks ning ka rakenduste rakendamiseks. nende uute tööriistadega konkreetsete äriprobleemide lahendamiseks. ”Ja see - mitte andmeteteadusmeeskonna arvu suurendamine - on äriprobleemide paremate lahenduste võti.
