首页 / 资讯中心 / 交通百科/数字战略已经过时,人工智能战略的时代已经开启

数字战略已经过时,人工智能战略的时代已经开启

发布时间:2018-08-10 分类:交通百科

当一项新技术出现时,组织他们的领导者就会摸索出一个连贯的、与业务相关的策略,这并不是什么新鲜事。近年来,随着数字化的兴起,我们已经看到了这一点,从定义什么是真正的数字,到定义成功意味着什么,这些都引发了问题。现在,一系列认知解决方案如人工智能、机器学习等等,已经开始被接受。

人工智能

随着人工智能和认知计算成为今年的潮流,是时候开始探索它究竟能为业务增长做些什么,以及如何实现它了。一些好消息是:人工智能不像数码那样无定形和软绵绵的,更好的消息是:前几代技术带来的许多问题也适用于人工智能,首先是最基本的原则:不要为了技术而实现技术,要有一个商业目标。

其中一个不太好的消息是,大量资金正开始投入人工智能和认知技术领域。供应商们对此议论纷纷,分析人士告诉我们,如果我们不这么做,我们很快就会摆脱困境。因此,随着越来越多的资金被投入其中,制定更多的战略非常重要,以使其在企业中具有更广泛的用途。正如托马斯·达文波特(ThomasDavenport)和维克拉姆·马希达尔(Vikram Mahidhar)最近在“麻省理工学院斯隆管理评论”(MIT Sloan Management Review)上观察到的那样,“许多公司承担的项目都不是针对重要的商业问题或机会,大多数组织没有针对认知技术的战略“。

那么,什么是人工智能战略的基本组成部分,或接近战略的东西,这里有几个的建议:

1、从行业的角度看待人工智能:许多开发或向他人提供人工智能的公司,在技术本身和实现人工智能所需的数据科学家方面都有相当大的实力,但他们可能缺乏对终端市场的深刻理解,寻求提供人工智能驱动产品的公司不仅应分析其人工智能举措的价值,还应分析其所在行业采用人工智能的情况。

2、让人工智能关注人和赋权:人工智能可能会导致许多自主的过程,但人们将决定它将如何推动业务。人工智能的愿景应该始终是增强技术专业人士和企业公民的权能,以建立更好的用户体验。

3、利用数据:这是为人工智能输出提供动力的燃料。机器学习之所以如此成功,部分原因在于它能够根据数据训练模型,而不是用传统方法明确定义应用程序的行为。利用组织中的机器学习告诉世界,您确实是数据驱动的。建议建立一个基于用例的数据计划,并能够产生结果和预测,这些结果和预测可以被输入到设计好的界面中,供人类在交易系统上采取行动,也可以被输入到交易系统中。这包括绘制出数据是如何创建、获取、管理和交付给人工智能引擎的。