Съдържание
- Ключът към по-добрите бизнес резултати от науката за данни
- Разширяване на AI до тези с експертиза в областта на домейна
- Разбиране какво отива в решенията
- Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
- Уроци от възхода на Интернет
- Да направим технологията достъпна сега
- Намаляване на риска чрез намаляване на времето и разходите
Източник: Денисисмагилов / Dreamstime.com
За вкъщи:
Бъдещето на AI не е впечатляващите лунни снимки, а ежедневната ежедневна употреба, която свързваме с електронни таблици. Това е възприемането на някои неща за появата на AI от разредени полета до обичайна бизнес употреба.
Ключът към по-добрите бизнес резултати от науката за данни
В Harvard Business Review статия, Алесандро Ди Фиоре, основател и изпълнителен директор на Европейски център за стратегически иновации (ECSI) противодейства на предположението „че компаниите имат повече учени с данни има по-голям шанс да генерира въздействие върху бизнеса. “Въз основа на консултантската си работа и изследване, той стигна до извода, че наемането на по-голям брой учени с данни не води непременно до по-добри резултати за бизнес.
Същото наблюдение ми направи и в неотдавнашно интервю с Хенри Джеймс, основател и заместник изпълнителен директор на Fincross International, който каза, че това, което той вижда в бизнеса с огромни ресурси, за да инвестира в наука за данни е, че те всъщност могат да се справят по-добре с петима отбор от 50.
Разширяване на AI до тези с експертиза в областта на домейна
Това, което наистина прави разлика за една компания, посочи Ди Фиоре, „е демократизацията на достъпа до AI Инструменти и сила за вземане на решения сред мениджърите и служителите, което създава по-осезаема стойност. “Той продължи да наблюдава:„ Най-добрите практики показват как демократизацията може да доведе до по-бързи и по-добре разпределени решения, правейки компаниите по-гъвкави и отзивчиви към пазарните промени и възможности. ”(За да научите как някои фирми вече използват AI, вижте AI Днес: Кой го използва в момента и как.)
Въпреки че той не се интересува от термина „демократизация“ и предпочита този на „отборен спорт“, Тод Хей, главен технически директор на Ople, е съгласен с това мнение. Както той обясни в интервю за Techopedia, той предвижда преминаването от разреден и централизиран AI към масите като аналог на приемането на електронни таблици, полезен инструмент, който трябва да се използва от всички бизнесмени.
„Експертите по теми и домейни са в най-добрата позиция да оценят прогнозата, която може да повлияе на бизнеса“, казва Хей. Но с настройка, която поставя учените по данни да отговарят за тях прогнозни модели, „Те са изключени от процеса.“ Това не е в полза на бизнеса.
Въпреки че признава, че учените по данни имат опит в областта на математиката и статистиката, за да преценят дали моделът се представя добре или не, те нямат възможност да определят кои въпроси трябва да поставят на AI за решаване. И тази разлика между експертизата на модела и експертизата на заинтересованите страни е причината за факта, че „70% -80% от случаите никога не се използват.“
Разбиране какво отива в решенията
Има още последствия, че не можем да разберем начина, по който работи моделът. В регулирани отрасли като здравеопазване, застраховане или финанси, каза Хей, тревогата е в положение, в което те трябва да обяснят на одиторите процеса на вземане на решения и да не могат да го направят.
Рик Салета, старши изпълнителен директор на маркетинговия маркетинг на AI, машинно обучение & наука за данни, отбеляза съгласието си в интервюто и каза, че това е причината, поради която сега бизнесът се стреми да развие „прозрачен AI“, известен също като обясним AI, Както видяхме във Имам някакво обяснение да направяПри липса на ясно обяснение как AI стига до своите заключения, не можете да сте сигурни, че е „без пристрастия.“ Той добави, че вече не е приемливо да се отърси от отговорността на бизнеса да работи справедливо, като казва „AI направи то."
Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.
Уроци от възхода на Интернет
Страхът, който остава пред AI, работещ като черна кутия, възпира предприятията да извлекат пълните ползи, които прави възможно. Това е начин на мислене, който трябва да се промени, според Хей. Той предложи AI днес е като интернет в края на 90-те. Това означава, че ще има някои грандиозни провали като Pets.com и други подобни неразбории поради това, че хората не са съвсем сигурни как да прилагат новата технология. И страхът от новите технологии възпира хората, той каза: „Нов е и страшен и много сложен.“
Но има и чудесна възможност за тези, които го измислят. „Всички неща, които сега виждаме, бяха отворени от интернет, защото хората бяха готови да изпробват нови неща“, каза Хей. Същата е ситуацията и сега AI дава възможност на хората за да намерят това, „което дори не са знаели, че трябва да търсят.“ Те също не трябва да се съмняват в собствените си възможности, тъй като мнозина „имат повече умения във фирмата, отколкото са предполагали“, особено „експерти по въпросите и хора, които знаят данните. “
Да направим технологията достъпна сега
„Искаме да видим как всяка компания може да се възползва от AI сега - днес“, заяви Хей. За да се случи това, е необходимо AI да бъде достъпен извън кръга на експертите в областта на научните данни. „Броят на компетентните учени по данни в света е далеч под броя на компаниите, които биха се възползвали от него“, обясни той. Съответно, ключът към решаването на повече бизнес проблеми е „не обучаване на повече хора да бъдат Андрю Нг, а чрез предоставяне на технологията достъпна за хората“.
Всъщност това е вълната на бъдещето, според Gartner, която прогнозира тази година, ще има увеличение на Анализ на „самообслужване“, Значителен напредък в ИИ, както и допълнителни технологии като „SaaS (Облак) анализ и BI платформите правят по-лесно и по-изгодно от всякога досега неспециалистите да извършват ефективен анализ и по-добре да информират за вземането на решения “, отбеляза Карли Дж. Айдън, директор на научните изследвания в Gartner.
Когато това е поставено на място в бизнеса и повече служители преодоляват нежеланието си да си помогнат в ползите от AI, той наистина може да се превърне в спортен участник, а не зрителски спорт в организацията. Тази промяна може да има огромно въздействие. (Ако не сте мислили много за AI за вашия бизнес, ето някои изпълнения, които може да искате да обмислите: 5 начина, по които компаниите могат да обмислят използването на AI.)
Намаляване на риска чрез намаляване на времето и разходите
„Хората толкова се страхуват да отделят шест месеца, за да изпълнят хипотеза“, обясни Хей, защото това е толкова голяма инвестиция на време и пари, която в крайна сметка може да се провали. Ако обаче AI не е запазен за тези големи проекти на лунни снимки с по-дълъг времеви хоризонт, но за по-често срещаните задачи, които се изпълняват по-бързо, евентуално дори ежедневно, те стават „по-скоро като електронна таблица“, което означава достъпен, евтин инструмент, който хората не са страхуват се да изпробват, дори да работят чрез няколко различни, за да намерят този, който най-добре отговаря на техните нужди.
Въпреки това Idoine предупреждава, което не означава, че предприятията трябва просто да очакват от служителите си да изберат как да го използват и адаптират сами към нуждите си. Тя настоява, че „са необходими процеси за обучение, поддръжка и качване на борда, за да се помогне на повечето потребители на самообслужване да постигнат значими резултати. техните нови инструменти за техните специфични бизнес проблеми. “И това - вместо да увеличава броя на екипа за научни данни - е ключът към по-добрите решения на бизнес проблемите.
