在变幻莫测的时代,企业往往会花费更多的精力管理支出。但最近,许多企业似乎还不吝巨资投入机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 技术。包括软件、硬件和服务在内,全球人工智能市场的年复合年增长率接近 20%,预计到 2024 年将突破 5000 亿美元大关。
人工智能投资回报周期


来源: ESI ThoughtLab
在本期《视野》中,我们的专家毫无保留地分享技术与实践,以确保人工智能与机器学习不仅能让企业获得投资回报,而且还可以为组织的创新战略做出贡献。
i. 识别和利用人工智能机会
人工智能从未像现在这样强大,或者更易于使用——但这并不意味着它总是应对业务挑战的正确解决方案。 了解自动化的最佳通用用例、确定改进成熟的特定流程以及仔细规划和测试都应该是在任何重大 AI 项目之前进行评估的一部分。
技术力量的融合为人工智能发挥作用奠定基础


来源: Thoughtworks
ii. 从单调任务自动化到协作和创造性
自动化是 AI/ML 实践的标准目标,但实际上只是更广泛的潜在价值链的一个方面。 通过从自动化到增强,公司可以获得超越生产力和效率的收益。 在最好的情况下,人工智能成为帮助组织解决复杂问题、基于实时数据进行预测和适应,甚至创建新产品或业务线的工具。
人工智能价值连续体


来源: Thoughtworks
iii. 处理数据、人员和伦理维度的正确方法
建立长期成功的人工智能实践需要组织应对三个关键挑战:
数据:如果数据源不同、失真或根本不可用,人工智能系统可能会产生不完整或有问题的结果,从而演变成重大问题,因为机器会根据先前的错误结论进行学习。 有时最好的方法是重新开始。
人工智能应用受困于人才短缺


来源: O’Reilly
伦理: 允许系统做出决定,例如谁可以访问产品或服务,或者图像或交互何时可能出现问题,意味着这些系统可能具有直接的道德影响。 这让企业有责任确保人工智能驱动的决策透明、可追溯且尽可能没有偏见。
从旧的限制到新的可能性
人工智能是一个快速发展的领域,它具有前所未有的计算能力、量身定制的算法和自然语言处理,所有这些都将扩展企业的可能性。 随着增强时代的到来,企业可以期待人工智能发挥更具战略性和创造性的作用。 同时,也有系统无法接管的任务。
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