AI普及时代,企业如何引领风潮?

AI10个月前发布 aixure
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导读:[ 编者按 ] 随着人工智能技术逐渐普及,企业如何进行风险管理并保持领先地位?德勤连续第三年对企业高管展开调查,最近推出了《企业人工智能应用现状分析》第三版报告,从中可一窥企业当下对人工智能技术的看法和应用现状。该报告尤其关注,随着AI逐渐普及,…

[ 编者按 ] 随着人工智能技术逐渐普及,企业如何进行风险管理并保持领先地位?德勤连续第三年对企业高管展开调查,最近推出了《企业人工智能应用现状分析》第三版报告,从中可一窥企业当下对人工智能技术的看法和应用现状。该报告尤其关注,随着AI逐渐普及,企业如何才能保持领先地位?以下是关键发现:

应用者坚信AI技术将继续提升价值、创造优势。

先发优势可能即将消失,这也是竞争越来越公平的一种体现。

普通应用者用AI提升效率,而老练应用者则用它创造差异化。

应用者倾向于多入少出,并认为最顶尖的AI技术是竞争优势的关键。

已应用和将应用AI技术的企业应当扩展AI的能力、更好地选择和评估解决方案提供商、积极应对挑战。

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AI普及时代,如何引领风潮?

编译:洪杉

根据IDC的预测,到2023年,用于人工智能技术的支出将增长至979亿美元,超过2019年支出水平的2.5倍。未来的几年,AI可能会变得更加普及。就像我们不再孤立地讨论移动战略一样(它已是业务的一部分),AI将很快成为标配和常规技术,甚至可能比我们预期的还要快。

随着应用壁垒的降低和用途的增加,先行应用者的优势可能会被削弱。其中一个潜在原因是,对企业来说,应用AI技术越来越容易数据科学和机器学习平台数量剧增;经过人工智能优化的硬件提供了更大的计算能力;通过自助数据准备工具、合成数据、“小数据”和预处理模型来训练算法已经变得更加容易。74%的应用者认为,人工智能将在三年内被整合到所有企业应用中。

越来越明显的是,我们正在走向一个人工智能普及的时代。那么关键问题来了:企业如何才能在市场中脱颖而出,如何保持优势?

寻求创造性方法

挖掘效率之外的价值,

通过AI应用提升创造性,在进化和转型中找到平衡

在人工智能普及的时代,任何人随时都可以获得各种能力,因此企业应该努力探索人工智能应用的边界。在当前这波应用浪潮中,许多人似乎更关注对已有的东西加以改进,而非创造新的东西。这也无可厚非,因为AI应用带来的许多好处都与效率相关,包括通过自动化流程使人们能够专注于更高价值的任务、改善供应链、使用预测性维护来减少停机时间、优化广告购买和投放,以及加快招聘速度。

当被问到使用AI技术最大的两个好处时,受访者选得最多的是提高流程效率和加强现有的产品和服务。受访的高管还表示,与其他目标相比,企业在这两个目标上获得了更好的成果。

使用人工智能的目的

将通常由人工完成的流程或功能进行自动化,例如后端操作自动化、云和信息技术网络管理、在视频中找图案。

提高流程或功能的效率,例如防止欺诈、识别有缺陷的产品、找出软件代码错误、进行个性化广告投放。

增强个人完成任务的能力或使他们能做通常做不到的事情,例如预测需求、提高合规性、辅助安全分析师发现威胁、诊断患者、识别机械系统的问题、梳理客户新见解。

尽管自动化和流程优化确实是值得追求的目标,但随着AI越来越普及,企业需要更努力地创造差异化,应该努力创造全新的AI产品和服务,并用来发现新见解和赋能新商业模式。

老练应用者比其他应用者更加关注这一点,而起步应用者则把降低成本看得更重要。

成为更聪明的应用者

随着更多人工智能供应商、平台和技术的涌现,

必须提高自身甄别能力

目前美国有数千家公司提供通用和行业/功能特定的人工智能解决方案,该领域的公司在2019年获得创纪录的近185亿美元的风险投资。全球趋势也是一样的:从2014年到2019年,风投对AI初创企业进行了15700项投资。

在这个充满活力的市场中,作为应用者的企业,需要选择正确的人工智能技术和解决方案。

大多数接受调研的企业称,他们倾向于购买AI技术能力,而不是从零开始研发自建。经验丰富(53%)和熟练(51%)的应用者比起步者(44%)更有可能购买所需要的人工智能解决方案。这意味着,许多公司在知道什么是自己所需要的并从市场上寻求解决方案之前,可能会经历一段时间的内部学习和实验。

“成为一个聪明的应用者”对提升竞争优势至关重要。当被要求从人工智能中选择提高竞争优势的最佳方案时,采用者选择了“使我们的人工智能数据基础设施现代化”作为首选,紧随其后的是“获得最新和最好的人工智能技术”。

不到一半(45%)的人说他们在将人工智能技术集成到现有的IT环境方面有很高的技能水平。这可能包括数据科学和机器学习平台、由人工智能驱动的企业应用程序、开发对话接口的工具以及低代码/无代码工具。在所有这些不同的技术领域中,93%的人使用基于云的人工智能功能,而78%的人使用开源人工智能功能。例如,在线市场Etsy将其人工智能实验转移到云提供商,以显著提高其计算能力和实验数量。学习如何管理和集成这些不同的工具和技术是成功的基矗

以下列出在选择供应商时可考虑的事项:

确保你试图解决的问题需要人工智能,不要因为过于激进而盲目地使用这些技术。

挑选一个有着长期发展能力的供应商。

因为许多公司都希望将AI应用到更具创新性的业务领域,所以要找到一家能够提供灵活解决方案的供应商。

为供应商提供明确的需求和商业用例。

从培训员工到测试解决方案,能够建立互信。

最后,确保供应商能够提供足够的支持。

主动应对挑战

更加理性地考虑AI的使用方式,

并与客户和合作伙伴建立信任

大多数受访者将管理人工智能相关风险列为该公司人工智能计划的首要挑战,这与将数据管理和将人工智能集成到公司流程中的顽固难题息息相关。超过一半的应用者认为他们的人工智能计划存在潜在挑战,只有四成的应用者认为他们的公司“已经做好充分准备”应对这些挑战,56%的人认为他们的公司因为新出现的挑战而阻碍了AI技术的采用。怎么办?

了解人工智能的存在是管理其风险的先决条件。降低风险的一个关键步骤是梳理出公司目前所使用的所有AI模型、算法和系统的清单。

保持公司整体策略的一致性。人工智能不存在于真空中。应用者可以通过制定统一的策略来增强对风险的可控性和应对能力,以确保整个公司都能理解和处理可能出现的风险。

建立审核和测试人工智能系统的流程。

情报

#这不只是简单地分配工作量#

7个行之有效的技巧,帮你有效地授权任务

授权与分配有何不同?分配只是让员工听命行事,而授权则是要让员工明白要对自主决策、行为和结果负责。

为什么授权会失败?

只不过是把工作交给别人;

把完成的工作全部归功于自己;

对放手持怀疑态度;

强烈地觉得自己能做得更好;

并不完全相信团队可以承担更大的责任。

如何有效授权?

审视任务类型。可分为小任务、冗长任务、耗时任务、可教授技能的任务、可怕的任务、时间敏感的任务。

确定最适合这份工作的人。了解员工的长处、短处、工作方式和学习意愿。

说明你授权的原因。让别人明白你为什么要授权给他这一责任,这真的很有帮助。

利用技术工具进行任务跟踪。

期望要明确和具体。包括交付数量、质量和截止时间,可设置进度检查节点。

授予自主权,但要跟踪进度。告诉团队成员在哪些领域他们可以享有自主权,在哪些领域他们不能。

提供真实的反溃用建设性的批评指出缺点。

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