首頁熱門文章
企業(yè)如何克服部署人工智能的阻礙
發(fā)布時間：2018-10-23 分類：交通百科
AI人工智能對企業(yè)未來的流程和創(chuàng)新上已經(jīng)不僅僅是重要了，現(xiàn)在已經(jīng)變得不可或缺。
企業(yè)為了在未來蓬勃發(fā)展，已經(jīng)在改變人工智能驅(qū)動的工作場所上處于早期探索階段了。但是，盡管在商業(yè)中利用人工智能系統(tǒng)的興趣很高，實現(xiàn)的概率仍然很低。根據(jù)Gartner 2018年的CIO議程調(diào)查，只有4%的首席信息官實施了人工智能。調(diào)查報告謹慎地指出，我們即將看到“有意義的”部署出現(xiàn)更多增長：到2月份報告發(fā)表之時，已經(jīng)有46%的首席信息官制定了實施人工智能的計劃。
但人工智能的在商業(yè)的部署是不會馬上實現(xiàn)的，首先，您必須了解您的企業(yè)的目標，技術需求，以及它的采用將對員工和客戶的影響。當你處理這些問題時，很多問題都可能出錯。這里有一些小貼士來幫助你達到最小的阻力。
1、把人工智能當作一種商業(yè)活動，而不是一門技術專業(yè)
許多公司將人工智能的實現(xiàn)視為IT部門的一項任務，這一錯誤本身就可能引發(fā)你未來的大部分挑戰(zhàn)。人工智能是一項商業(yè)倡議，因為其成功的采用需要在整個過程中積極參與，而不僅僅是在部署的時候花大力氣。目前負責運行日常業(yè)務流程的同一批人必須具有真正的角色來幫助構(gòu)建和維護人工智能驅(qū)動的模型。
以下是在現(xiàn)實中部署人工智能的樣子：
a.公司需要數(shù)據(jù)科學家和IT團隊的協(xié)作和支持。
b.負責部署對歷史信息進行訓練的機器學習模型，要求建立預測數(shù)據(jù)管道。(創(chuàng)建管道本身就是一個過程，對多個任務中的每一個都有特定的要求。)。
c.當整個團隊都參與到獲取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和開發(fā)處理信息的復雜系統(tǒng)中時，人工智能實現(xiàn)成功的可能性就會增加。
2、教員工識別人工智能能解決的問題
人工智能驅(qū)動的企業(yè)經(jīng)常尋找對其業(yè)務有深刻了解的數(shù)據(jù)分析家來幫助分析問題，其實您的團隊成員已經(jīng)了解您的業(yè)務是如何運作的，事實上，他們甚至知道引起合作伙伴、客戶和潛在客戶的具體反應的因素，其實一個更好的方法是教員工識別人工智能可以解決的問題，然后指導員工創(chuàng)建自己的模型。
它可以幫助企業(yè)分析和理解每個模型的含義，它還可以使用受支持的系統(tǒng)來規(guī)劃其部署：
a.特定業(yè)務流程所需的使用模式。
b.預測請求與其服務之間的最佳等待時間。
c.需要監(jiān)控的模型，以確保更新、延遲和準確性。
d.業(yè)務流程對延遲或未作出的預測的容忍度。
f.以人工智能思維處理問題的員工可以監(jiān)控業(yè)務流程，并學會在重要的時候提出正確的問題。
3、允許商業(yè)專業(yè)人士建立機器學習模型
一家試圖用人工智能改變其全部業(yè)務范圍的公司可能會需要較長的時間的發(fā)展，目前的方法智能依賴于手工構(gòu)建機器學習模型。當被問及時，企業(yè)經(jīng)理將時間列為最大的挑戰(zhàn)之一。Gartner調(diào)查中的受訪者顯示，他們的團隊平均需要52天的時間來構(gòu)建預測模型，甚至更長的時間才能將其部署到生產(chǎn)中。管理團隊即使經(jīng)過幾個月的數(shù)據(jù)科學家的開發(fā)，也沒有什么手段來確定模型的質(zhì)量。
一個自動化的平臺可以改變?nèi)斯ぶ悄艿默F(xiàn)有狀況，可以在幾個小時甚至幾分鐘內(nèi)產(chǎn)生機器學習模型，而不需要幾個月。這樣的平臺還允許業(yè)務領導人比較多個模型的準確性、延遲性和分析性，以便他們能夠為任務選擇最合適的模型。
為員工配備合適的工具和技能，使他們能夠為您的業(yè)務優(yōu)化系統(tǒng)做出貢獻。更重要的是，自動化平臺可以幫助他們創(chuàng)建轉(zhuǎn)換流程所需的模型?？紤]到企業(yè)在部署人工智能時面臨的諸多挑戰(zhàn)，克服了這些障礙的公司可以利用人工智能來改進和提高員工生產(chǎn)力實現(xiàn)業(yè)務提升。
