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    您的企業準備好使用人工智能了嗎?

    1年前 ( 2020-08-31 ) 947 0條評論
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    如果您尚未在業務中實施人工智能(AI)解決方案,您可能會覺得自己迷失了方向。在很多方面,我都同意你的看法。但是您的公司準備好使用人工智能了嗎?

    一些研究表明,將近99%的公司以某種方式,形式或形式投資于AI。人工智能不是一種“我們愿意,我們不會”的技術。就像操作系統或軟件一樣,人工智能將成為事實上的標準,它將在不遠的將來嵌入到每個業務技術中。

    但這并不意味著您不應該因為擔心落后而跳上潮流。將腳趾浸入AI水中之前,有很多考慮因素需要考慮-或繼續進行我的第一個類比,以確保您不會將馬車(或馬車)放在馬匹前面。

    正確規劃AI實施。

    AI項目由于缺乏適當的計劃和范圍界定而遭到強烈反對,因此失敗。為了確保成功的人工智能計劃,企業需要周到的準備。

    考慮到諸如確保AI并非孤立存在,而是被集成到更廣泛的業務流程之類的事情對于成功至關重要。

    您應該問什么問題?

    另外,在推出任何人工智能計劃之前,您需要提出一些重要問題。

    諸如什么是商機之類的問題?你有你需要的資源來實現流程改造?安全隱患嗎?

    您需要什么數據來解決問題,您將需要什么數據?

    也許最重要的是,實施AI解決方案有任何倫理意義嗎?

    為了幫助您弄清楚這些問題以及更多,在尋找AI解決方案或雇用一組機器學習工程師在內部進行構建之前,您必須考慮以下幾點。

    了解什么是人工智能擅長的,什么不是。

    這個問題看似微不足道,但我們與之交談的許多組織都不了解哪些問題是好的,而不是好的機器學習問題。人工智能不是萬能的解決方案,因此請確保您要尋找解決方案的問題是適當的。

    AI的一些常見任務非常有用,包括預測,異常檢測,對象檢測,模式檢測,自動生成,增強和重建。

    有一個明確的問題

    您需要考慮問題所在以及為什么要解決它。如果范圍太廣,您的計劃將很快失敗。例如,全身的病理學提供了太多的變量,但是集中在一個身體部位會更好,并且將保證更好的結果。

    保持范圍狹窄,從那里開始。

    確定AI的性能標準

    像任何定義明確的業務計劃一樣,在開始之前,您需要確定成功的模樣。您是否希望獲得比人類更高的準確性?您是否希望簡單地自動化任務以節省時間?

    AI計劃的良好績效標準將以給定的百分比準確率在狹窄的標準上定義績效。

    確定團隊和技術能力

    您的組織是否具有與AI合作的技術能力?目前,有30萬機器學習工程師和數百萬個職位空缺。

    機器學習專家可以賺到與足球運動員一樣多的收入。與AI協作通常需要了解大多數軟件工程師根本不具備的神秘數學和計算機科學概念。

    最后,您是否擁有創建和支持人工智能和機器學習流程的正確工具?

    了解長期影響

    正如我提到的那樣,自下而上的項目面臨的挑戰是,由于組織缺乏政治意愿,它們經常失敗。

    組織中的大多數人根本不理解AI,甚至對于提出部署AI的業務論點也并不總是很清楚。

    顯然,對ROI的清晰理解將有所幫助,但這還不夠,因為最終,像任何其他技術部署一樣,ROI必須與其他非AI替代方案進行比較。

    最后,人工智能很可能會取代個人。在我供職的一家公司中,我們開發了一種AI解決方案,從而使非常昂貴的制造過程中的工程問題減少了60%。

    顯然,這將對業務產生重大影響,但最終,在兩年之后,該解決方案仍然沒有像我們期望的那樣獲得更多的關注,因為這將導致整個團隊的消滅。

    機器學習訓練數據

    您是否擁有有效訓練模型所需的數據?另外,該數據是否可訪問?

    人工智能治理

    開發AI只是過程的一部分。您是否可以在生產中部署和支持AI,將其淘汰或確定AI是否符合規格?您是否有一種機制可以進行廣泛的部署和管理,或者人員可以執行所需的工作?

    很少有組織擁有如何使用AI或管理AI的完整策略。例如,關于將AI部署到中,內部部署還是部署到邊緣的簡單問題并不總是很清楚。

    最后,您的AI解決方案是否“面向未來”。如果發生技術或能力方面的變化–組織如何輕松適應?

    解決了這些問題和注意事項后,您就可以準備采用AI解決方案(華盛頓州貝爾維尤的AI Dynamics,Inc)或在組織內啟動AI計劃。那就是樂趣真正開始的時候。


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    本文作者:yuneu 網址:http://www.bokeen.com/post/249.html發布于 1年前 ( 2020-08-31 )
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