Содержание
- Ключ к лучшим бизнес-результатам от Data Science
- Распространение искусственного интеллекта на тех, кто обладает экспертизой домена
- Понимание того, что входит в решения
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
- Уроки из Интернета
- Делаем технологии доступными сейчас
- Снижение риска за счет сокращения времени и затрат
Источник: Денисисмагилов / Dreamstime.com
вынос:
Будущее ИИ - не впечатляющие самогонки, а повседневное повседневное использование, которое мы ассоциируем с электронными таблицами. Вот некоторые считают, что ИИ выходит из разряженных областей в обычное деловое использование.
Ключ к лучшим бизнес-результатам от Data Science
В Harvard Business Review статья Алессандро Ди Фиоре, основатель и генеральный директор Европейский центр стратегических инноваций (ECSI) опровергает предположение «что компании с большим ученые-данные иметь больше шансов оказать влияние на бизнес ». На основе как в своей консультационной работе, так и исследовательская работаОн пришел к выводу, что найм большего числа ученых-данных не обязательно приводит к лучшим результатам для бизнеса.
То же самое я заметил в недавнем интервью с Генри Джеймсом, основателем и заместителем генерального директора Fincross International, который сказал, что то, что он видел в компаниях с огромными ресурсами для инвестиций наука о данных в том, что они могут, на самом деле, добиться успеха с командой из пяти, а не из 50.
Распространение искусственного интеллекта на тех, кто обладает экспертизой домена
Ди Фиоре отметил, что для компании действительно важно «демократизация доступа к искусственный интеллект инструменты и полномочия по принятию решений среди руководителей и сотрудников, которые создают более ощутимую ценность ». Далее он отметил:« Передовой опыт показывает, как демократизация может привести к более быстрым и лучше распределенным решениям, делая компании более гибкими и реагирующими на изменения и возможности рынка. (Чтобы узнать о том, как некоторые компании уже используют ИИ, ознакомьтесь с AI сегодня: кто его использует и как.)
Хотя ему не нравится термин «демократизация» и он предпочитает термин «командный спорт», Тодд Хей, главный операционный директор Ople, согласен с этой точкой зрения. Как он объяснил в интервью Techopedia, он предполагает переход от разреженного и централизованного искусственного интеллекта к массам как к принятию электронные таблицыполезный инструмент, который должен использоваться всеми предпринимателями.
«Эксперты по предметам и предметной области находятся в лучшем положении, чтобы оценить прогноз, который может повлиять на бизнес», - сказал Хей. Но с настройкой, которая ставит ученых данных за эти прогнозные модели«Они исключены из процесса». Это не в интересах бизнеса.
Хотя он признает, что ученые, занимающиеся данными, обладают достаточным опытом в математике и статистике, чтобы судить о том, хорошо ли работает модель, у них нет возможности определить, какие вопросы они должны задать ИИ для решения. И этот разрыв между экспертизой моделей и экспертизой заинтересованных сторон объясняет тот факт, что «70–80% моделей случаев никогда не используются».
Понимание того, что входит в решения
Существуют и другие последствия, связанные с невозможностью понять, как работает модель. По словам Хэя, в регулируемых отраслях, таких как здравоохранение, страхование или финансы, проблема заключается в том, что они вынуждены объяснять аудиторам процесс принятия решений и не могут этого сделать.
Рик Салетта, старший менеджер по маркетингу Ople AI, машинное обучение & data science, отметил свое согласие в интервью и сказал, что именно поэтому компании сейчас стремятся разработать «прозрачный ИИ», также известный как объяснимый ИИ, Как мы видели в ИИ получил объясненияВ отсутствие четкого объяснения того, как ИИ приходит к своим выводам, вы не можете быть уверены, что он «беспристрастен». Он добавил, что более неприемлемо избавляться от ответственности бизнеса действовать справедливо, говоря: «ИИ сделал Это."
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Уроки из Интернета
Страх, который остается перед лицом ИИ, действующего как черный ящик, не дает предприятиям воспользоваться всеми преимуществами, которые он делает возможным. По мнению Хэя, это мышление должно измениться. Он посоветовал А я сегодня это как интернет в конце 90-х. Это означает, что будут некоторые впечатляющие неудачи, такие как Pets.com и другие подобные осечки из-за того, что люди не совсем уверены, как применять новую технологию. И страх перед новыми технологиями сдерживает людей, он сказал: «Это новое, страшное и очень сложное дело».
Но есть и прекрасная возможность для тех, кто это понимает. «Все, что мы сейчас видим, было открыто через Интернет, потому что люди были готовы попробовать что-то новое», - сказал Хэй. Теперь та же ситуация с Искусственный интеллект людей чтобы найти то, что «они даже не знали, что должны искать». Они также не должны сомневаться в своих собственных способностях, поскольку многие «имеют больше навыков в компании, чем они думали, особенно»предметные эксперты и люди, которые знают данные ".
Делаем технологии доступными сейчас
«Мы хотим увидеть, как каждая компания может использовать преимущества ИИ сейчас - сегодня», - заявил Хэй. Для этого необходимо, чтобы ИИ был доступен вне круга экспертов по науке о данных. «Количество компетентных ученых-данных в мире намного ниже числа компаний, которые извлекут из этого выгоду», - пояснил он. Соответственно, ключом к решению большего количества бизнес-задач является «не обучение большего количества людей тому, чтобы быть Эндрю Нгом, но и предоставление технологии людям».
Действительно, это волна будущего, согласно Gartner, который предсказал, что в этом году будет наблюдаться рост Аналитика «самообслуживания», Значительный прогресс в искусственном интеллекте, а также в дополнительных технологиях, таких как «SaaS (Облако) аналитика а также BI Платформы облегчают и удешевляют, как никогда ранее, неспециалистам возможность проводить эффективный анализ и лучше информировать свои решения », - отметил Карли Дж. Идойн, директор по исследованиям в Gartner.
Когда это внедряется в бизнес, и все больше сотрудников преодолевают свое нежелание помогать себе в использовании преимуществ ИИ, он действительно может стать активным общественным, а не зрелищным видом спорта внутри организации. Этот сдвиг может оказать огромное влияние. (Если вы не очень задумывались об искусственном интеллекте для своего бизнеса, вот несколько реализаций, которые вы можете рассмотреть: 5 способов, которыми компании могут захотеть использовать ИИ.)
Снижение риска за счет сокращения времени и затрат
«Люди так боятся тратить шесть месяцев, чтобы выдвинуть гипотезу», - объяснил Хэй, потому что это такая крупная инвестиция времени и денег, которая в конечном итоге может потерпеть неудачу. Однако если искусственный интеллект не зарезервирован для этих крупных проектов Moonshot с более длительным временным горизонтом, но для более общих задач, которые выполняются быстрее, возможно, даже ежедневно, они становятся «больше похожи на электронную таблицу», что означает доступный, недорогой инструмент, который люди не могут боюсь попробовать, даже работая через несколько разных, чтобы найти тот, который лучше всего соответствует их потребностям.
Однако Idoine предупреждает, что это не означает, что предприятия должны просто ожидать, что их сотрудники сами поймут, как использовать и адаптировать его к своим потребностям. Она настаивает на том, что «процессы обучения, поддержки и адаптации необходимы, чтобы помочь большинству пользователей самообслуживания получать значимый результат». Соответственно, необходимо предоставить «правильное руководство о том, как быстро приступить к работе, а также о том, как подать заявку». их новые инструменты для решения конкретных бизнес-задач ». И это - вместо того, чтобы увеличивать численность команды по науке о данных - является ключом к лучшим решениям бизнес-задач.
