发帖
雷达卡
实施人工智能是企业高管的首要任务，他们认为这将提高生产力。Gartner 表示，这将成为超过 30% 的 CIO 的前五项投资重点。各国希望在不断增长的市场中分得一杯羹：中国的定位是到 2030 年在人工智能技术方面引领世界。“转型潜力归结为拥有人工智能的国家与没有人工智能的国家，”Ardire 说，并指出风险投资在中国该领域的投资与美国相当
企业看到了重新构想其业务流程以提高收入和利润的机会人工智能的表现. 不同的机器学习算法有不同的用途——例如，用于管理客户服务的自然语言、用于管理企业风险的异常检测以及用于管理财务资源的合规性和预测分析。
但是“关于机器学习今天是它只学习明确书面或陈述的内容。它忽略了影响、假设和背景，”Ardire 告诉观众。研发资金旨在将人工智能提升到一个新的水平，从提供某种程度的谁、什么、何时、何地以及如何提供原因。
“这是人类与具有常识理解的机器合作的地方，”他说。增强智能导致人工智能有能力理解影响人类行为的思想和情感。人们倾向于根据情感而不是信息来改变行为，能够理解这一点的人工智能技术可以改进流程——例如，聊天机器人可以变得更能吸引客户。
增强型人工智能也会改变业务中的其他事情。机器将成为顶级合作者。Ardire 指出 CIO Insight 的一项调查显示，近 90% 的经理表示，他们会相信智能系统在未来做出业务决策时的建议。这并不意味着人类被排除在外，但这确实意味着他们必须习惯于将智能机器视为“同事”。
人类的工作将从人工智能主导的管理转向另一个维度——一个需要人类想象力、创造力和战略的领域。“意义创造、创造性工作和批判性推理将是最重要的，”他说。
一些障碍，一些希望
虽然业务主管更愿意相信智能系统在未来做出决策，但今天他们的团队不一定有同样的信心。Mico Yuk，首席执行官兼联合创始人BI Brainz，一家专注于企业视觉解决方案、大数据可视化、报告和 SAP BI 的商业智能咨询公司，就组织中某些层面存在的对人工智能的一些怀疑提出了观点。
她曾与使用 Salesforce Einstein 的大公司的高管讨论过，尽管其功效已得到证实，但仍然很难让销售团队利用其集成的 AI 技术，这将使他们更容易预测客户机会并超越客户需求. 她说：“即使我们拥有可以预测和规定会发生什么的 BI 和机器学习，人类也必须创造和开发方法来采用它。”
目前，人工智能和机器学习在自动化行动中发挥作用——例如，通过填写衡量目标的故事来帮助企业构建更智能的关键绩效指标 (KPI)，以增加利润。从那里，你可以问“多少”这个问题——比如这种情况下增长 25%——以及你想要完成它的日期。“要生成智能测量，您需要获取每个组件并填写它们，”她说。
Yuk 还看到了人工智能和人类智能之间的联姻，这与确保衡量正确的 KPI 有关。她主张将大多数企业拥有的大量 KPI 衡量标准减少到三到五个可操作的衡量标准。可操作的 KPI 意味着正确的事情得到衡量，并且能够为 AI 驱动的仪表板可视化。
Yuk 指出，管理层必须齐心协力，让员工采用他们可以信任的行动的人类智能方面，以便人工智能可以自动化这些行动并生成可操作的仪表板。“人类智慧必须成为驱动因素，”她说。“我们还没有进入机器人领域。”
| 相关帖子DA内容精选 |
京公网安备 11010802022788号
