让人工智能成为你的事业的四个关键因素。

2023年06月21日 04:47

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企业为什么要努力"人工智能成就者"？下图是一项关于企业AI成熟度和影响力的研究结果，从宏观角度评价了被调查企业在为客户、股东和员工实现更高回报的过程中，AI基础和AI能力的结合情况：

虽然导致差距的具体原因和做法会涉及到公司的具体行动，但有四种行为是经常被忽视的，它们对于开发AI的成熟度同样重要。

第一项：构建您的人工智能数据中心

大多数公司面临的与人工智能相关的最大挑战之一是跨平台和系统数据的激增。——当地的历史遗产系统笨拙地与公司混在一起'；不断发展的云计算系统。在日常使用中，数据经常会出现因格式不匹配而无法访问等问题。。这样的问题反过来会限制公司在组织内部推广AI技术的有效性。

Let'；让我们看看人工智能成功者都做了些什么。——他们经常搭建AI数据的中间平台，也就是运营数据和AI平台。这样，我们可以利用公司'；的人才、技术和数据生态系统，以更好地平衡测试和实施的比例。在研究中还发现，AI成就者实现数据管理治理规模的可能性比AI实验者高33%，实现数据管理治理的规模。这是建立强大人工智能的第一步"核心"。

此外，AI核心可以帮助企业做很多有益的事情，比如将AI应用快速产品化，将AI集成到其他应用中。那么如何构建一个AI核心呢？？大多数人工智能成就者都会将数据存储在单个企业级云平台上，并采用适当的使用、监控和安全策略，以充分发挥内部和外部数据的作用，同时确保其可靠性。例如

2019年，瑞士制药巨头诺华公司通过创建"洞察中心"为其制造业务和分销点提供更实时的可视化数据管理。。同时，他们还努力提高这些技术的兼容性，最终大大提高药物的研发和生产能力，大大节省时间和成本。

第二项：保持你的AI投资

对于AI成就者来说，AI投资的旅程没有终点。没有所谓的"艾峰"。因为这种认知，AI成就者会进入AI效益的良性循环。即使AI的成熟度在提高，他们也会随着时间的推移继续投资，从而继续获得更多的收益。

对于AI成就者，持续投入通常用于提升AI的影响广度，从而实现影响最大化；同时，我们将进一步尝试各种跨领域的AI解决方案，并在此过程中重新部署资源。例如，一家奥地利能源公司近年来在人工智能驱动的数字孪生技术上投入了大量资金。除了其他积极的影响，技术系统更准确地模拟客户'；然后估算企业所需的各种措施的短期成本和长期节能效果。

第三项：培养AI方面的人才

AI成就者都明白，让AI与人类员工无缝协作，是最高效的工作方式。这也是为什么许多AI成就者更倾向于制定积极主动的AI人才战略，以保持在行业趋势的最前沿。。除了专注于AI的招聘，AI成就者还经常与专业公司合作或收购专业公司，以填补关键职位的人才空缺，如数据或行为科学家、社会科学家和伦理学家。

AI成就者也更有可能对大多数员工进行强制性的AI培训，从产品开发工程师到高级管理团队。此外，因为他们会更加注重提高员工'；人工智能的知识，他们的员工将比其他公司的同行更精通人工智能相关的技能。

这些努力使人类与AI的合作更容易规模化，并确保AI渗透到企业肌理中。例如，一家大型欧洲能源公司建立了一个"数字工厂"帮助员工在日常工作中使用分析技术和AI洞察力。同时，它还允许数字化工厂培训现场工程师使用和改进机器学习模型。工厂还为所有管理人员提供强制性的数据和AI培训，并为公司所有员工提供再培训和技能提升支持。

感谢组织'；美国对人工智能人才的投资。其业务部门现在可以在开始开发的五个月内收到新的AI应用程序——。在数字工厂建成之前，他们平均要等18个月。从长远来看，到2025年，该公司预计其数字工厂每年将增加15亿美元的利润。

第四项：构建可靠的AI框架

随着企业在越来越多的任务中部署AI，遵守法律法规和道德规范以提高AI的成熟度变得越来越重要。实际上能够表明他们拥有高质量、值得信赖和监管的人工智能系统，将在短期和长期内给这些领先公司带来巨大优势，从而吸引更多新客户，更好地留住现有客户，增强投资者信心。

不可靠的AI框架会给企业自身和客户带来很多风险。以常见的算法偏差为例。这意味着根据过去的偏差数据训练的AI将继承这种偏差，所以当你的AI框架中的训练数据不是"公平"够了，那么AI输出的结果自然不够准确。这时，公司可以结合对数据和算法偏差原因的研究，进行多层次"算法公平"对人工智能模型的评估。然后，定义并应用公平性的量化度量，包括使算法更加公平的数据收集和建模方法。

此外，通过不同专家的广泛合作，可以重新设计AI框架。从员工到设计师、数据科学家、合规专业人员和业务分析师。培训员工成为人工智能专家对于建立可靠的人工智能框架也至关重要。

让人工智能成为你的事业的四个关键因素。

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