Obsah
- Kľúč k lepším obchodným výsledkom z oblasti dát
- Rozšírenie AI na odborníkov s doménou
- Pochopenie toho, čo sa týka rozhodnutí
- Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
- Poučenie zo vzostupu internetu
- Sprístupnenie technológie teraz
- Zníženie rizika znížením času a nákladov
Zdroj: Denisismagilov / Dreamstime.com
Zobrať:
Budúcnosť AI nie je pôsobivými mesačnými zábermi, ale každodenným každodenným používaním, ktoré spájame s tabuľkami. Niektorí sa zaoberajú vznikom umelej inteligencie z zriedkavých oblastí na bežné obchodné použitie.
Kľúč k lepším obchodným výsledkom z oblasti dát
V Harvard Business Review článok, Alessandro Di Fiore, zakladateľ a generálny riaditeľ spoločnosti Európske stredisko pre strategické inovácie (ECSI) vyvrátil domnienku, že „spoločnosti s viac vedci údajov majú lepšiu šancu na dosiahnutie obchodného dopadu. “Na základe jeho konzultačnej práce a výskum, dospel k záveru, že najatie väčšieho počtu vedcov údajov nemusí nevyhnutne priniesť lepšie výsledky pre firmu.
Rovnaké pozorovanie som dostal pri nedávnom rozhovore s Henrym Jamesom, zakladateľom a zástupcom generálneho riaditeľa spoločnosti Fincross International, ktorý povedal, že to, čo videl v podnikoch s obrovskými zdrojmi na investovanie veda o údajoch je to, že v skutočnosti môžu robiť lepšie s tímom piatich ako 50.
Rozšírenie AI na odborníkov s doménou
Di Fiore zdôraznil, že to, čo skutočne robí rozdiel, je „demokratizácia prístupu k nim AI nástroje a rozhodovaciu právomoc medzi manažérmi a zamestnancami, ktorá vytvára hmatateľnejšiu hodnotu. “Pokračoval v pozorovaní:„ Najlepšie postupy ukazujú, ako môže demokratizácia priniesť rýchlejšie a lepšie distribuované rozhodnutia, vďaka ktorým sú spoločnosti dynamickejšie a lepšie reagujú na zmeny trhu a príležitosti. “(Ak sa chcete dozvedieť, ako niektoré podniky už používajú AI, pozrite si AI Today: Kto to práve teraz používa a ako.)
Aj keď sa nestará o termín „demokratizácia“ a uprednostňuje pojem „kolektívny šport“, s týmto názorom súhlasí Todd Hay, COO Ople. Ako vysvetlil v rozhovore pre Techopedia, predpokladá prechod od zriedkavej a centralizovanej AI k masám ako analogický s prijatím tabuľkové, užitočný nástroj, ktorý by mali používať všetci podnikatelia.
"Odborníci v oblasti a oblasti sú v najlepšej pozícii na posúdenie predpovede, ktorá môže mať vplyv na podnikanie," uviedol Hay. Ale s nastavením, ktoré dáva vedcom údajov za nich zodpovednosť prediktívne modely, „Sú z procesu vylúčení.“ To nie je v prospech firmy.
Aj keď pripúšťa, že vedci s údajmi majú odborné znalosti v oblasti matematiky a štatistiky, aby posúdili, či model funguje dobre alebo nie, nemajú schopnosť určiť, ktoré otázky by mali položiť AI na riešenie. A táto priepasť medzi expertízou modelov a expertízou zainteresovaných strán je príčinou skutočnosti, že „70% - 80% prípadových modelov sa nikdy nepoužije“.
Pochopenie toho, čo sa týka rozhodnutí
Existujú ďalšie príčiny, ktoré nedokážu porozumieť tomu, ako model funguje. V regulovaných odvetviach, ako je zdravotníctvo, poisťovníctvo alebo financie, Hay uviedol, že obavy sú v situácii, keď musia vysvetliť audítorom rozhodovací proces a nie sú schopní to urobiť.
Rick Saletta, senior marketingový manažér spoločnosti Ople v oblasti AI, strojové učenie & data science, vzal na vedomie jeho súhlas v rozhovore a uviedol, že to je dôvod, prečo sa podniky teraz snažia vyvinúť „transparentnú AI“, tiež známu ako vysvetliteľná AI, Ako sme videli AI má vysvetlenie„Ak chýba jasné vysvetlenie toho, ako AI dospela k svojim záverom, nemôžete si byť istí, že je„ neobjektívna “. Dodal, že už nie je prijateľné zbaviť sa zodpovednosti podniku za spravodlivé fungovanie tým, že hovorí:„ AI urobil za to. "
Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
Nemôžete zlepšiť svoje programovacie schopnosti, keď sa nikoho nezaujíma o kvalitu softvéru.
Poučenie zo vzostupu internetu
Strach, ktorý ostáva tvárou v tvár AI fungujúcim ako čierna skrinka, brzdí podniky v tom, aby využívali všetky výhody, ktoré to umožňuje. Podľa Haya je to zmýšľanie, ktoré sa musí zmeniť. Navrhol AI dnes je ako internet na konci 90. rokov. To znamená, že dôjde k veľkým zlyhaniam Pets.com a ďalšie takéto zlyhania kvôli tomu, že si ľudia nie sú úplne istí, ako uplatniť novú technológiu. A strach z nových technológií ľudí zadržiava, povedal: „Je to nové a desivé a veľmi komplikované.“
Existuje však aj veľká príležitosť pre tých, ktorí na to prídu. "Všetky veci, ktoré teraz vidíme, sa otvorili prostredníctvom internetu, pretože ľudia boli ochotní vyskúšať nové veci," uviedol Hay. Teraz je to rovnaká situácia Umožnenie ľuďom aby zistili, čo „ani nevedeli, že by mali hľadať.“ Nemali by tiež pochybovať o svojej vlastnej schopnosti, pretože mnohí „majú v spoločnosti viac zručností, ako si mysleli, že robia“, najmä „odborníci na predmet a ľudia, ktorí tieto údaje poznajú. “
Sprístupnenie technológie teraz
"Chceme vidieť, ako môže každá spoločnosť teraz využívať AI - dnes," vyhlásil Hay. Aby sa tak stalo, je nevyhnutné, aby sa AI sprístupnili mimo okruhu odborníkov na vedu o údajoch. „Počet kompetentných vedcov údajov na svete je výrazne nižší ako počet spoločností, ktoré by z toho mali úžitok,“ vysvetlil. Kľúčom k získaniu ďalších obchodných problémov je preto „nie vyškoliť viac ľudí, aby boli Andrew Ng, ale sprístupnením technológie ľuďom“.
V skutočnosti je to vlna budúcnosti Gartner, ktorý predpovedal tento rok, sa zvýši „Samoobslužná“ analýza, Významný pokrok v oblasti AI, ako aj doplnkové technológie, ako napríklad „SaaS (Mrak) analytika a BI Platformy uľahčujú a nákladovo efektívnejšie ako kedykoľvek predtým pre neodborníkov vykonávať účinnú analýzu a lepšie informovať o svojom rozhodovaní, “poznamenal Carlie J. Idoine, vedúci výskumu v spoločnosti Gartner.
Ak sa to zavedie do podnikania a viac zamestnancov prekoná svoju neochotu pomáhať si v prospech AI, môže sa skutočne stať skôr participatívnym než diváckym športom v organizácii. Tento posun môže mať obrovský vplyv. (Ak ste o svojej práci na AI príliš nerozmýšľali, môžete zvážiť niekoľko implementácií, ktoré by ste mohli zvážiť: 5 spôsobov, ako môžu spoločnosti zvážiť použitie AI.)
Zníženie rizika znížením času a nákladov
"Ľudia sa obávajú utrácania šiestich mesiacov na uskutočnenie hypotézy," vysvetlil Hay, pretože v konečnom dôsledku môže dôjsť k tak veľkej investícii času a peňazí. Avšak, ak AI nie je vyhradený pre tieto veľké projekty s mesačným záberom s dlhším časovým horizontom, ale pre častejšie úlohy, ktoré sa plnia rýchlejšie, prípadne aj denne, sa stávajú „skôr ako tabuľka“, čo znamená prístupný a lacný nástroj, ktorým ľudia nie sú bojí vyskúšať, dokonca aj cez niekoľko rôznych nájsť ten, ktorý najlepšie vyhovuje ich potrebám.
Upozorňujeme však, že to neznamená, že podniky by mali od svojich zamestnancov len očakávať, že sa rozhodnú, ako ich používať, a sami ich prispôsobia svojim potrebám. Trvá na tom, že „sú potrebné školiace, podporné a palubné procesy, ktoré pomôžu väčšine samoobslužných používateľov produkovať zmysluplné výstupy.“ Preto je potrebné poskytnúť „správne usmernenie, ako rýchlo vstať a bežať, ako aj o tom, ako ich uplatniť. ich nové nástroje na riešenie konkrétnych obchodných problémov. “A to - skôr ako zvyšovanie počtu tímov vedy o údajoch - je kľúčom k lepšiemu riešeniu obchodných problémov.
