在本期《透视图》中,Thoughtworks的专家将技术和实践解包188bet宝金博app下载,以帮助确保人工智能不仅能够提供投资回报,还能够为组织的战略和创新组合做出贡献。
人工智能从来没有像现在这样强大,或者更容易接近——但这并不意味着它总是解决商业挑战的正确解决方案。了解自动化的最佳通用用例、确定成熟的改进特定流程以及仔细的规划和测试都应该是任何重大AI投入之前评估的一部分。
自动化是AI/ML实践的标准目标,但实际上只是更广泛的潜在价值链的一个方面。通过从自动化升级到扩大化,企业可以获得超越生产率和效率的收获。在最好的情况下,人工智能成为帮助组织解决复杂问题的工具,根据实时数据进行预测和调整,甚至创造新的产品或业务线。
建立一个长期成功的人工智能实践需要组织应对三个关键挑战:
数据:如果数据源完全不同、扭曲或根本无法获得,人工智能系统就可能产生不完整或有问题的结果,进而演变成重大问题,因为机器会根据之前错误的结论进行学习。有时最好的方法是重新开始。
人:人工智能项目不可避免地涉及到人的角色,受影响的人需要在如何开展项目方面有发言权,并需要一定程度的教育以确保必要的组织认同。在人工智能实施中,基础广泛的支持至关重要,因为组织可能会发现自己缺少有献身精神的人才.
道德:允许系统做出决策,比如谁可以获得产品或服务,或者当图像或交互出现可能的问题时,意味着这些系统可能具有直接的道德含义。这让企业有责任确保人工智能驱动的决策是透明的、可追踪的,并且尽可能没有偏见。
人工智能是一个快速发展的领域,它拥有前所未有的计算能力、定制的算法和自然语言处理能力,所有这些都将拓展商业领域的前沿领域。随着增强时代的到来,企业可以期待人工智能发挥更具战略性和创造性的作用。与此同时,还有一些任务至少没有一个系统能够接管。
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