人工智能的采用 數(shù)據(jù)治理必須優(yōu)先

Rachel Roumeliotis寫(xiě)道，要與AI保持距離，企業(yè)必須創(chuàng)建允許擴(kuò)展性和成功的文化和實(shí)踐。

想象一下，如果可以的話。您剛剛購(gòu)買(mǎi)了一輛新車(chē)，它是具有所有裝飾的最新車(chē)型。所有這些額外功能使停車(chē)變得輕而易舉，減少了排放，使旅途更加順暢。從那時(shí)起，您幾乎每天都在使用汽車(chē)。當(dāng)引擎燈點(diǎn)亮?xí)r，您可以忽略它，也不要檢查出喀噠聲。

現(xiàn)在，假設(shè)您的組織采用了人工智能(AI)工具，但沒(méi)有采用工具和程序來(lái)處理數(shù)據(jù)。新車(chē)和AI的采用可能相距遙遠(yuǎn)，但要使兩者都發(fā)揮最佳功能，正確的程序和日常護(hù)理至關(guān)重要。

隨著人工智能在整個(gè)行業(yè)的普及，對(duì)這場(chǎng)革命將帶來(lái)的挑戰(zhàn)和問(wèn)題的理解也必須如此。在了解可能會(huì)出現(xiàn)差距的地方時(shí)，企業(yè)可以更好地直面這些差距并確保小問(wèn)題不會(huì)成為更大的挑戰(zhàn)。

人工智能時(shí)代

為了在當(dāng)今的氣候中生存，公司必須確保具備轉(zhuǎn)化能力和能力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能已經(jīng)成為流行語(yǔ)，但這是有充分理由的。它無(wú)處不在，因?yàn)樗鼘?duì)現(xiàn)代企業(yè)的各個(gè)方面都很重要。要成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，企業(yè)需要展現(xiàn)出適應(yīng)文化和技術(shù)變化的能力，以適應(yīng)其流程并改變業(yè)務(wù)模式。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)代表了這種轉(zhuǎn)變。近年來(lái)，該技術(shù)的使用迅速增長(zhǎng)。值得注意的是，大多數(shù)組織都在評(píng)估AI或在生產(chǎn)中使用AI。實(shí)際上，在我們最近關(guān)于企業(yè)采用AI的調(diào)查中，有超過(guò)一半的受訪者將其確定為AI技術(shù)的“成熟”用戶(hù)，也就是說(shuō)，他們正在使用AI進(jìn)行分析和/或生產(chǎn)。只有15%的受訪者表示他們根本沒(méi)有使用AI。

毫不奇怪，在當(dāng)前的AI采用趨勢(shì)中，研發(fā)全盤(pán)占主導(dǎo)地位，緊隨其后的是IT和客戶(hù)服務(wù)中的應(yīng)用程序。話雖如此，受訪者引用了一個(gè)廣泛的行業(yè)領(lǐng)域，其中公司的功能部件使用AI?？傮w而言，這表明公司越來(lái)越多地將AI和機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種商業(yè)工具。

尋找盲點(diǎn)

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上將遇到障礙，尤其是對(duì)于不熟悉的實(shí)體。對(duì)于采用AI來(lái)說(shuō)，最普遍的障礙是：公司文化不認(rèn)識(shí)到對(duì)AI的需求，識(shí)別業(yè)務(wù)用例的困難，技能差距或雇用和保留員工的困難以及缺乏數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。