如何实践以数据为中心和民主化

人工智能和人类智能并不是相互对立的,而是在本质上是共生的(www.ydtp.net)。企业必须了解这一点才能取得成功。

人工智能 (AI)和人类智能一直是内在交织在一起的,人工智能诞生于对人脑内部工作机制的研究。尽管以往研究人工智能是试图解释人类大脑的工作原理,但现在的任务是增强人类的能力。而完成重复且平凡的输入任务,或者从几乎无法理解的庞大数据集中提取信息的任务正是人工智能的用武之地。将人工智能用于此类任务可以防止企业浪费人力和资源,并让员工解决需要人类思想解决的问题,例如基于同理心的技能、创造性设计或批判性思维。

很多人认为采用人工智能终将会发生人类与机器的斗争,但现实之间的关系更为共生,人工智能的作用是进一步促进人类智能而不是取代,例如人类使用计算器的方式,可以解决用户的特定问题,但这些问题的计算并不是该过程的最终目标——它需要人类来解释计算结果并使用这些信息。

通过以这种方式增强人类智能,曾经被认为过于耗时和劳动密集型的任务可以被剥离。这导致更少的人力投入,其产生的结果远远超出个人或团队希望完成的复杂程度。正是这种人类和人工智能的结合才真正令人生畏。而这种方法的应用几乎无穷无尽,但要真正释放其潜力,企业必须消除利用人工智能和访问数据驱动洞察力的复杂性。

让机器和人类各自明确自己的职责

任何企业的目标都是分配和管理提供所需结果的资源,无论是产品还是通过为客户提供的服务。然而,这些产品和服务的全球格局比以往任何时候都复杂得多。快速的数字化转型提高了企业和消费者的期望,并创造了一种将速度、准确性、可靠性和全天候可用性被视为一种标准的环境。因此,企业需要强调数字自动化的必要性以满足苛刻的商业环境的要求。

将人工智能应用于不同行业是很重要的,因为很多实现的组合。例如,电子产品在电气设备的制造过程中使用机器人流程自动化(RPA)。计算机视觉(CV)也被用于质量保证(QA)过程和欺诈检测,可以在问题出现之前很早就会发现。

在这些例子中,市场所规定的要求超出了人类的能力。这并不意味着人类被排除在过程之外,而是人类要了解出现问题的背景,并设计满足预期结果的更广泛的系统。这些工具的用户只是从“行动者”转变为“问题解决者”,利用他们的分析和推理技能来提高他们的输出质量。

保持简单性

机器将取代人类的误区已经被打破,为什么围绕人工智能仍然存在矛盾或不信任的情况?出于同样的原因,一些企业正在实施数字化转型,而另一些企业则在采取短期措施来应对竞争。这就是问题的复杂性。

为了充分利用人工智能,无论企业的行业或相关实施如何,简单的事实是该技术必须可用。不仅是那些技术成熟度更高或数据科学技能更高的人员能够使用,而且企业中的任何员工都可以使用。仪表板的用户界面(UI)必须易于理解,机器学习软件必须可用,数据管理系统必须可供具有不同技术能力水平和不同信息可视化偏好的各种人员访问。具有讽刺意味的是,保持简单性是一件非常复杂的事情。

随着人工智能技术的进步,更多的框架、模型和平台将被广泛使用。允许团队成员根据他们的需求识别、测试和采用解决方案,意味着当企业利用开源工作时无需从头开始。人工智能技术的进步也同样重要。人工智能管理应用程序正变得越来越先进,用户界面有了很大改进,从而提供了更大程度的直观性和更低的进入门槛。令人欣慰的是,人工智能越来越多地与增强现实(AR)等其他先进技术相结合,从而扩大了人工智能应用对传统非技术角色的吸引力。

人工智能以数据为中心

企业应该接受以数据为中心和民主化,从而将数据交到员工手中。通过让员工使用当前拥有的数据,企业可以创建一个增量改进的反馈循环,通过改进数据收集程序来提高员工的数据分析技能。理解了这一点,知道任何成功的人工智能实施的主要优先事项是以这样一种方式来构建正在解决的问题,使寻求改进的行动或流程成为焦点。

这种方法的成功取决于人工智能是否可用于所有业务功能,而不仅仅是IT部门。普及这项技术是将其集成到企业范围内的工作流程的核心。这是从技术中获得最大收益并从实施人工智能的投资中获得回报的关键一步。

这并不是说投资回报率(ROI)是用来衡量人工智能集成成功与否的唯一指标。从长远来看,诸如使用数据作为持续改进的资产和简化企业工作流程等可以产生更多的好处。然而,真正的价值在于让企业的员工处于控制之中。为他们提供工具、能力和许可,以便与人工智能协作而不是竞争。只有这样,人工智能和人类智能才能和谐共存,从而提高业务产出,并创造更美好的未来。

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