如何使用人工智能?

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如何使用人工智能?

人工智能驱动的解决方案在工作场所的核心作用正在迅速增长,改变了公司开展业务的方式。几乎每个澳门六肖6码论坛的公司都认识到人工智能的许多能力和应用的潜力,并渴望利用它。 2017 年,81% 的财富 500 强 CEO 将“人工智能和机器学习”列为对其公司未来“重要”或“极其重要”。 [1]

虽然围绕 AI 的热议和成功实施的许多故事令人兴奋,但重要的是要记住,这项技术不是一刀切的。人工智能为许多不同的认知工具提供动力,每个工具都有不同的能力——一切都来自 机器视觉 to 自然语言处理.不同类型的人工智能旨在解决特定的任务和问题。因此,他们必须使用不同的数据集进行训练。

为了真正有效地实施人工智能,企业必须仔细考虑他们将如何处理以下每个步骤:

将人工智能用于投资组合项目 使用人工智能进行估值 使用人工智能技术 使用人工智能项目启动 使用人工智能缩放
1. 创建一个
投资组合
可能的人工智能
项目
2. 确定
价值
一个项目的
3. 选择
正确的技术
和数据集
4. 启动
试点项目
5. 扩大规模

有许多公司和供应商专门帮助企业适应人工智能技术。还有一些专业的管理咨询公司(例如 The Burnie Group)与客户公司和供应商合作,以了解 AI 可能如何影响他们的业务,并制定公司特定的 AI 实施战略。

 

[1] http://fortune.com/2017/06/08/fortune-500-ceos-survey-ai/

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创建 AI 项目组合

企业规划实施人工智能工具的第一步是评估企业当前的需求和能力:哪些做得好,哪些可以做得更好。确定可以使用 AI 改进的业务流程是一个很好的起点。

为了确定哪些业务领域可以从 AI 中受益,必须对流程、瓶颈、风险和延迟进行评估。随后,为了确定是否可以在确定的领域实施人工智能,必须评估潜在训练数据集的质量、数量和适用性。该评估通常与管理咨询公司合作完成,例如澳门精准一肖一码今晚,该公司擅长识别机会领域。评估通常侧重于有大量数据可从中得出见解的业务领域,但由于某种原因,这些数据无法访问或未被利用。现有数据可能无法访问或未被利用的原因包括:

1. 未优化分布
想想医疗保健澳门六肖6码论坛:医院收集了大量数据,但这些数据在不同部门和实践之间是孤立的。

2. 扩展成本太高
想想金融业:公司有足够的知识来回答每个客户的财务问题,但可能没有足够的时间或金钱来支付所需的顾问数量。

3. 处理能力不够
想想零售业:公司收集了大量关于客户消费习惯的数据,但没有拥有足够处理能力的计算机来运行分析并从这些数据中产生洞察力。

一旦确定了机会领域,下一步就是通过确定项目的潜在价值和可用培训数据的质量来确定项目的优先级。

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确定项目价值

当企业想到 AI 实施时,许多人会问自己,“我如何使用 AI 来发现模式并解锁我们拥有的所有数据中的洞察力?”这些类型的见解对于进入市场的策略非常有价值。然而,人工智能提供了许多其他重要的增值机会,包括新的客户交互模型(例如聊天机器人和智能虚拟代理)、智能设备和业务流程自动化.

企业根据潜在的改进领域创建项目组合后,应评估每个潜在 AI 解决方案的业务价值。这种潜在价值必须与业务优先级、机会和资源限制进行权衡。由于人工智能具有广泛影响的潜力,理想情况下,应彻底评估业务的所有部门和流程,并在此阶段纳入部门反馈。由于人工决策或缺乏可靠的预测,员工普遍了解哪些低价值任务可以消除,哪些流程容易出现瓶颈。

为了进一步确定每个项目的价值,企业必须确定所识别的问题对整体业务战略和成功的重要性。然后必须将此评估与技术上难以实施的 AI 解决方案进行权衡,以确定是否应采用该解决方案。

确定每个项目的价值后,必须再次对项目进行排序。某些项目可能具有短期价值,而其他项目可能具有长期价值。即使取消选择一个项目,也应考虑并注意未来集成人工智能的机会。对认知能力潜在部署的远见将创造真正的竞争优势。完成所有初步评估后,就可以选择最适合所选任务的 AI 技术和训练数据集。

没有特定澳门六肖6码论坛 AI 经验的企业可能很难确定 AI 项目的价值。预测未来的影响、整合挑战以及对围绕项目的劳动力和文化的影响可能更加困难。为确保您的企业做出最受教育的 AI 项目选择, 立即联系澳门精准一肖一码今晚.

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选择正确的技术

在确定哪些业务领域将从 AI 应用程序中受益最多并产生最大价值后,是时候选择适合该项目的 AI 工具了。选择正确的技术还意味着要考虑局限性。许多 deep-learning 应用程序可以从数据中获得以前无法访问和未知的见解,但它们可能需要大量结构良好的数据集,并且通常需要进行标记才能这样做。重要的是要了解每种技术的能力和局限性,以及具体的 数据训练集 成功实施所必需的。

选择正确的工具:过程自动化的可能性

流程自动化是人工智能最常见和最引人注目的用例之一。 机器人流程自动化 (RPA), 是提高流程自动化的一种强大且经济高效的方法。它的传统实现仅限于以高质量和高效的方式将业务逻辑应用于流程。但是,传统 RPA 不太适合处理需要判断调用的更复杂的决策。由于决策流程节点在许多流程中都很常见,因此自动化流程通常需要人工干预才能做出判断。这会显着降低流程效率,从而造成瓶颈。人工智能可以使许多以前不受自动化影响的决策节点自动化,从而提高整体流程效率和成本效益,同时提高客户满意度。

选择错误的工具:虚拟助手的缺点

虽然一些公司争先恐后地争夺主导地位 虚拟助理 领域(参见 Alexa、Cortana、Siri 和 Google Assistant [1]),许多人谨慎地实施此 AI 应用程序。尽管虚拟助手承诺可以节省大量成本和时间,但仍有一些实施出错的恐怖故事。 [2] 例如,在 2017 年,Facebook 宣布对其最新项目寄予厚望:一个简单地称为 M 的虚拟助手,内置于 Facebook 的消息传递平台中。目标是将 Facebook Messenger 与外部服务集成。用户输入“你能打电话给我吗?”会触发 M 打开 Facebook 的视频和语音通话功能。作为一个独立的聊天机器人,M 旨在提供其他雄心勃勃的服务,例如在餐厅预订餐桌或更改航班。

尽管 Facebook 对试点项目进行了巨额投资,但很明显 M 存在严重问题。聊天机器人有 70% 的失败率,这意味着几乎所有的查询都传递给了人工澳门六肖6码论坛员。多发性硬化症 NLP 能力也存在严重缺陷;当两个机器人的任务是相互交易物品时,它们很快就开发出了自己的速记语言,人类完全无法理解。不久之后,Facebook 取消了整个项目。 [3]

谨慎选择

重要的是要注意,AI 不是一个充满钉子的世界中的锤子。在短期内,选择一种可以管理更简单任务的技术可能比尝试解决投资组合中最雄心勃勃的项目更有效。将所有客户交互转为虚拟助手和聊天机器人确实是一种可能性,它只会随着时间的推移而改进,但首先考虑自动化内部服务台的更可行步骤。

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如前所述,确定合适的人工智能工具只是成功的一半;为了使该工具成功,必须为其提供 高质量的数据。学习更多关于 人工智能可以做什么.

 

[1] //www.analyticsindiamag.com/amazon-alexa-winning-ai-assistant-race/

[2] //chatbotslife.com/what-chatbots-can-learn-from-the-death-of-facebooks-failed-ai-acc05ad6d822

[3] //www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-4747914/Facebook-shuts-chatbots-make-language.html

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评估训练数据的质量

人工智能工具仅与它们评估的数据一样强大。所提供数据的质量、数量和适用性直接决定了结果的质量。因此,正确准备数据并充分训练人工智能系统至关重要。选择数据时必须仔细考虑三个主要特征:偏差、标签和上下文。

有多种类型的数据偏差会影响人工智能应用程序接收的数据,每种数据偏差都会对人工智能系统的输出质量产生负面影响。两种最普遍的偏倚是排除偏倚和选择偏倚。

在排除偏差中,数据以某种方式被清理。例如,在线零售商可能希望使用人工智能工具来深入了解其客户。假设其大部分客户来自加拿大,而很少一部分来自中国。零售商可能想要删除有关中国客户的数据,因为它希望专注于如何最好地定位其加拿大客户。然而,人工智能应用程序的见解可能会揭示,中国客户购买的高利润商品是加拿大客户的两倍,并且更有可能成为回头客。如果将中国客户数据排除在外,这些重要的见解就不会被识别出来。

当训练数据未能反映实际目标环境时,就会出现选择偏差。华盛顿大学的一项研究试图说明此类有缺陷的数据如何产生不准确的结果。 [1] 在研究中,一个 机器视觉 系统经过训练可以识别图像中的狼和哈士奇。经过训练,该系统仍然无法正确区分狼和哈士奇。虽然 深度学习神经网络 这种解决问题的能力被认为是“黑匣子”(意味着它们内层的逻辑是不可知的),研究人员能够确定系统失败的原因:它训练的数据显示哈士奇草地背景和白雪背景的狼。系统学会了根据这种相关性进行识别(见图 1)。数据存在缺陷或“有偏差”,因为它没有准确反映系统未来可能遇到的数据。

图 1. “Husky vs Wolf”任务中的原始数据和有缺陷预测的系统解释。 [1]

机器学习 能够分析一些没有标签的数据。然而,这种无监督学习模型旨在产生比数据洞察力更多的探索性分析。拥有仔细标记的数据通常是有用和有效的人工智能应用程序的关键。

机器学习算法非常擅长确定相关性。然而,他们并不擅长解释周围的数据。例如,在线零售商可能会使用 AI 顾问向客户推荐商品。零售商可能会注意到系统过度推荐某一特定商品。仔细检查后,很明显,由于折扣促销,该商品一年前的销量激增。 AI 系统将高销量解释为该项目既受欢迎又有用的标志,因此是一个很好的推荐。为了避免这种情况,系统需要提供销售高峰数据的上下文,以便做出更准确的推荐。

在选择数据时,企业必须考虑所有可能的偏见,这些偏见可能会污染数据,从而影响已由该数据集训练的 AI 系统的任何结果。标签必须准确,并在之前提供上下文 可以启动试点项目。 要了解有关正确选择和准备数据的更多信息, 接触 今天的澳门精准一肖一码今晚。

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启动试点项目

试点项目和概念验证对于在整个企业实施项目之前测试具有高潜在商业价值的 AI 计划非常有用。采取这种方法的一个商业巨头是辉瑞。这家制药公司在 AI 上下了很大的赌注,并且在整个企业范围内有 60 多个正在进行的 AI 实施项目;其中许多是试点,而其他人已进入积极使用阶段。随着试点阶段的实施,新的试点开始启动。如果一家企业计划启动多个项目或测试多种 AI 技术,例如辉瑞,则应成立一个卓越中心 (COE) 来管理这些项目。

COE 团队应该由有才华的 AI 专家组成,他们可以主动开发有效的 AI 系统。管理咨询公司,例如澳门精准一肖一码今晚,经常被引入来建立这些 COE。有效的 COE 策略可确保开发和管理 AI 应用程序所需的技术技能在公司内继续得到开发和培养。

强大的 COE 还可以提供对 AI 应用程序实施的更深入洞察。专家团队成员可能能够认识到,如果将小型试点转移到更广泛的应用中,可能会产生更大的影响。医疗技术公司 Becton Dickinson 经营着一个大型 COE,它称之为“全球自动化”部门。 “全球自动化”团队负责监督公司的所有人工智能试点项目,从 确定机会领域 应用程序的实施和管理。它使用专门设计的流程图来确定哪些业务流程将从 AI 应用程序中受益最大;然后使用这些地图来指导实施过程。

这种由专家团队组成的综合业务部门使 Becton Dickinson 等公司能够无缝地管理多个 AI 应用程序并将其引入业务流程。但是,在引入应用程序之前, 业务流程需要重新设计 and 员工帮助调整 到他们新的智能系统。

 

了解业务流程如何受到影响 人工智能实施.

了解如何 对员工进行人工智能教育.

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重新设计业务流程

由于 AI 项目是通过开发 试点项目,工作流程的潜在变化变得明显。人工智能应用程序与人类之间的分工不可避免地会改变员工的传统工作任务。 AI 应用程序本身需要一定程度的人工监督,从而创建新的员工任务。人类劳动将被解放,以执行更复杂的、以判断为导向的任务并做出合乎道德的决定。不管劳动分工如何,重要的是要记住人工智能和人类的能力是不一样的:每个人都需要利用自己的特殊优势,同时弥补对方的弱点。

许多公司犯的错误是完全避免流程重新设计。他们认识到自动化既定任务的潜在价值,但他们忽略了人工智能增强型自动化提供的改进流程本身的机会。尤其如此 RPA 项目。为了避免这种短视的方法,企业及其 COE 需要评估整个过程。每个项目设计都应被视为草稿,易于更改。通过识别用户或客户的需求,让工作将受到影响的员工参与进来,并考虑所有替代方案和技术能力,就有可能创造出一种新的、更好的做事方法。

管理员工调整

拥有接受、理解甚至拥抱人工智能的员工对于任何公司来说都是长期竞争的必要条件。许多企业已经认识到这一点,并在员工教育方面投入巨资。 2017 年,82% 的公司表示他们计划在未来三年内实施人工智能。 [1] 其中,38% 的人表示他们正在为员工提供相关的再培训机会。这些机会可能以有组织的研讨会、现场培训或有偿在线课程的形式提供给员工。这些选项应该根据公司的需要进行定制。正如并非所有 AI 都适合所有情况一样,并非所有 AI 教育课程都适合所有企业。课程和研讨会应侧重于公司的规模、澳门六肖6码论坛及其处理的数据类型。

投资于员工 AI 教育可确保更顺畅的实施过程和更轻松的学习曲线。它还可以激发劳动力的创新思维。适当的教育可确保员工感受到技术的力量,而不是像业务流程一样受到威胁 redesigned. 对员工教育的投资也是对人工智能项目成功的投资,因此也是对公司成功的投资。增加员工的理解导致更高的数据质量和改进的结果;它也为窒息铺平了道路 缩放 试点项目和全公司实施之间的过渡。

了解有关通过技术转型管理员工调整的更多信息。

[1] http://www.genpact.com/lp/ai-research-c-suite

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扩展项目

一个成功的 试点项目 并不能保证在全公司范围内成功推出。为确保成功,企业高管、管理顾问、 COE 团队成员和其他技术专家必须共同制定扩大项目的详细计划。这种扩大几乎总是需要将人工智能与现有流程仔细集成。

扩展挑战

要扩大项目规模,企业必须考虑项目的局限性。例如,如果新的 AI 应用高度依赖于难以获取的技术或技能,则很难扩展。理想情况下,应在试点项目之前或早期解决扩大规模的挑战。

即使像亚马逊这样的巨头也面临着扩展挑战。 2016 年,亚马逊宣布在西雅图开设第一家实体店——Amazon Go。这些商店将部分是便利店,部分是杂货店,并且是完全自动化的。一种 机器视觉 系统会识别每个购物者以及他们在包里放了什么东西;客户手机上的亚马逊应用程序将自动收费。亚马逊承诺“不排队、不结账、不收银”。然而,亚马逊被迫将该项目的启动推迟了一年多,理由是技术故障和人工智能引擎模式识别质量的问题。第一家 Amazon Go 商店终于在 2018 年 1 月向公众开放,第二家商店于 8 月开业。亚马逊曾表示,计划到 2021 年开设多达 3,000 家无收银员商店。 [1]

 

应对挑战

亚马逊打算大规模扩展其 Amazon Go AI 项目。但是,他们正在采取适当的谨慎和计划。太多,太快,很容易导致项目失败。尽管有公众的压力和期望,亚马逊还是花了一年的时间来开发其试点项目,然后才推出了扩大规模的模型。首席执行官杰夫贝索斯表示,亚马逊仍在试验该项目的形式。正在考虑许多替代方案来确定最有效的方法:便利店、杂货店或类似于 Prêt à Manger 的即取即用式咖啡馆。通过这种方式,亚马逊展示了谨慎实施和扩展人工智能项目的策略,同时也为人工智能项目的发展铺平了道路。 未来的认知驱动型公司。

 

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阅读更多关于 人工智能将如何塑造未来的公司.

[1] //www.bloomberg.com/news/articles/2018-09-19/amazon-is-said-to-plan-up-to-3-000-cashierless-stores-by-2021

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人工智能将如何塑造未来的公司?

人工智能技术正在缓慢但肯定地改变每个澳门六肖6码论坛的经营方式。现在实施人工智能技术并开发基础设施以支持未来更全面的人工智能系统的公司正在准备从人工智能的能力中获益。

即使是最基本的人工智能任务——从冗长的文档中提取信息或回答重复的、例行的客户查询——也有可能在许多领域显着增加价值并减少开支。在未来的公司中,最基本的、耗时的和重复性的任务将由人工智能驱动的应用程序执行。人类工人将能够专注于完成价值更高的以判断为导向的任务,而不是被机器取代。数据的广泛收集和分析——包括由 物联网设备——将提供前所未有的洞察力,改变我们所知道的业务面貌。

通往这家未来公司的道路并非没有困难。解决公众对劳动力流失的担忧、辩论智能机器的伦理、评估风险和分配责任无疑会影响人工智能发展的步伐和方向。这些问题只会因为我们无法真正理解“黑匣子”人工智能系统的决策过程而变得更加复杂。然而,具有远见和适当规划并尽早实施有效人工智能战略的公司不仅会提高流程效率并从未开发的分析潜力中获益,而且将有助于带来技术繁荣和生产力的新时代。

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