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數(shù)字戰(zhàn)略已經(jīng)過時，人工智能戰(zhàn)略的時代已經(jīng)開啟
發(fā)布時間：2018-08-10 分類：交通百科
當一項新技術出現(xiàn)時，組織他們的領導者就會摸索出一個連貫的、與業(yè)務相關的策略，這并不是什么新鮮事。近年來，隨著數(shù)字化的興起，我們已經(jīng)看到了這一點，從定義什么是真正的數(shù)字，到定義成功意味著什么，這些都引發(fā)了問題?，F(xiàn)在，一系列認知解決方案如人工智能、機器學習等等，已經(jīng)開始被接受。
隨著人工智能和認知計算成為今年的潮流，是時候開始探索它究竟能為業(yè)務增長做些什么，以及如何實現(xiàn)它了。一些好消息是：人工智能不像數(shù)碼那樣無定形和軟綿綿的，更好的消息是：前幾代技術帶來的許多問題也適用于人工智能，首先是最基本的原則：不要為了技術而實現(xiàn)技術，要有一個商業(yè)目標。
其中一個不太好的消息是，大量資金正開始投入人工智能和認知技術領域。供應商們對此議論紛紛，分析人士告訴我們，如果我們不這么做，我們很快就會擺脫困境。因此，隨著越來越多的資金被投入其中，制定更多的戰(zhàn)略非常重要，以使其在企業(yè)中具有更廣泛的用途。正如托馬斯·達文波特(ThomasDavenport)和維克拉姆·馬希達爾(Vikram Mahidhar)最近在“麻省理工學院斯隆管理評論”(MIT Sloan Management Review)上觀察到的那樣，“許多公司承擔的項目都不是針對重要的商業(yè)問題或機會，大多數(shù)組織沒有針對認知技術的戰(zhàn)略“。
那么，什么是人工智能戰(zhàn)略的基本組成部分，或接近戰(zhàn)略的東西，這里有幾個的建議：
1、從行業(yè)的角度看待人工智能：許多開發(fā)或向他人提供人工智能的公司，在技術本身和實現(xiàn)人工智能所需的數(shù)據(jù)科學家方面都有相當大的實力，但他們可能缺乏對終端市場的深刻理解，尋求提供人工智能驅動產(chǎn)品的公司不僅應分析其人工智能舉措的價值，還應分析其所在行業(yè)采用人工智能的情況。
2、讓人工智能關注人和賦權：人工智能可能會導致許多自主的過程，但人們將決定它將如何推動業(yè)務。人工智能的愿景應該始終是增強技術專業(yè)人士和企業(yè)公民的權能，以建立更好的用戶體驗。
3、利用數(shù)據(jù)：這是為人工智能輸出提供動力的燃料。機器學習之所以如此成功，部分原因在于它能夠根據(jù)數(shù)據(jù)訓練模型，而不是用傳統(tǒng)方法明確定義應用程序的行為。利用組織中的機器學習告訴世界，您確實是數(shù)據(jù)驅動的。建議建立一個基于用例的數(shù)據(jù)計劃，并能夠產(chǎn)生結果和預測，這些結果和預測可以被輸入到設計好的界面中，供人類在交易系統(tǒng)上采取行動，也可以被輸入到交易系統(tǒng)中。這包括繪制出數(shù)據(jù)是如何創(chuàng)建、獲取、管理和交付給人工智能引擎的。
