Content
- La clau per a millors resultats empresarials de la ciència de dades
- Extensió de la IA a aquells amb experiència en dominis
- Comprendre el que entra a les decisions
- Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
- Lliçons de l'augment d'Internet
- Fer la tecnologia accessible ara
- Reducció del risc reduint el temps i el cost
Font: Denisismagilov / Dreamstime.com
Emportar:
El futur de la IA no són els impressionants satèl·lits, sinó l’ús diari mundà que associem als fulls de càlcul. D'aquesta manera, alguns poden pensar en l'emergència de l'AI des de camps poc freqüentats a l'ús comú de negocis.
La clau per a millors resultats empresarials de la ciència de dades
En una Harvard Business Review article, Alessandro Di Fiore, fundador i conseller delegat de la secció Centre Europeu per a la Innovació Estratègica (ECSI) va contrarestar el supòsit "que les empreses amb més científics de dades tenir una millor possibilitat de generar impacte empresarial. ”Basat tant en la seva tasca de consultoria com en la de recerca, ha arribat a la conclusió que la contractació d’un nombre més gran de científics de dades no necessàriament produeix millors resultats per a una empresa.
La mateixa observació em va fer en una recent entrevista amb Henry James, fundador i subdirector de Fincross International, que va dir que el que ha vist a les empreses amb amplis recursos per invertir ciències de dades és que, de fet, poden fer-ho millor amb un equip de cinc que més de 50.
Extensió de la IA a aquells amb experiència en dominis
Diàriament, va dir la diferència per a una empresa, Di Fiore, “és la democratització de l’accés a aquesta AI Eines i poder de decisió entre els directius i els empleats, cosa que genera un valor més tangible. ”Va continuar observant:“ Les millors pràctiques mostren com la democratització pot provocar decisions més ràpides i millor distribuïdes, fent que les empreses siguin més àgils i sensibles als canvis i oportunitats del mercat. ”(Per obtenir informació sobre com algunes empreses ja utilitzen AI, feu un cop d’ull AI Avui: Qui l’utilitza ara mateix i com.)
Si bé no li importa el terme "democratització" i prefereix el de "esport d'equip", Todd Hay, membre de la Cooperació d'Ople, està d'acord amb aquesta perspectiva. Tal com va explicar en una entrevista amb Techopedia, preveu el pas de la IA poc freqüentada i centralitzada a les masses, de forma anàloga a l'adopció de fulls de càlcul, una eina útil que han de fer servir tots els empresaris.
"Els experts en matèria i domini estan en la millor posició per avaluar una predicció que pot afectar el negoci", va dir Hay. No obstant això, amb una configuració que permet als científics de dades encarregar-los models predictius, "No estan exclosos del procés". Això no és en benefici de l'empresa.
Tot i que admet que els científics de dades tenen experiència en matemàtiques i estadístiques per jutjar si un model funciona o no, no tenen la capacitat de determinar quines preguntes han de plantejar a l'AI. I aquest desfasament entre l'experiència de models i l'experiència dels grups d'interès és el que explica que "el 70% -80% dels models de casos no s'utilitzen mai".
Comprendre el que entra a les decisions
Hi ha ramificacions addicionals per no poder comprendre el funcionament del model. En indústries regulades com l’assistència sanitària, l’assegurança o les finances, va dir Hay, la preocupació està en la posició en què han d’explicar el procés de presa de decisions als auditors i no poder fer-ho.
Rick Saletta, executiu principal de màrqueting de vendes de Ople d'AI, aprenentatge automàtic i ciències de dades, va assenyalar el seu acord en l'entrevista i va dir que és per això que les empreses ara busquen desenvolupar una "IA transparent", també coneguda com IA explicable. Com vam veure endins Teniu algunes explicacions per fer de l'AI, a falta d'una explicació clara de com l'AI arriba a les seves conclusions, no podeu estar segur que està "lliure de prejudicis". Va afegir, ja no és acceptable desaprofitar la responsabilitat del negoci de funcionar just en dir "l'AI va fer" "
Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
No podeu millorar les vostres habilitats de programació quan ningú es preocupa per la qualitat del programari.
Lliçons de l'augment d'Internet
La por que queda davant de la IA que funciona com una caixa negra impedeix que les empreses obtinguin els avantatges que fa possibles. Segons Hay, és una mentalitat que ha de canviar. Va suggerir IA avui és com Internet a finals dels 90. Això vol dir que hi haurà alguns fracassos espectaculars com Pets.com i altres errors d'aquest tipus a causa que la gent no té la certesa d'aplicar la nova tecnologia. I que la por a les noves tecnologies retreu a la gent, va dir: "És nou, espantós i molt complicat".
Però també hi ha una gran oportunitat per a aquells que ho expliquen. "Tot el que veiem ara va ser obert per Internet perquè la gent estava disposada a provar coses noves", va dir Hay. És la mateixa situació que ara IA habilitant persones per trobar allò que "ni tan sols sabien que haurien de buscar". Tampoc haurien de dubtar de la seva pròpia capacitat, ja que molts "tenen més habilitats a l'empresa del que pensaven que fan", especialment "experts en matèria i persones que coneixen les dades. "
Fer la tecnologia accessible ara
"Volem veure com cada empresa pot aprofitar l'AI ara mateix", va declarar Hay. Perquè això passi, és necessari que l'AI es faci accessible fora del cercle d'experts en ciències de dades. "El nombre de científics de dades competents al món està molt per sota del nombre d'empreses que se'n beneficiarien", va explicar. En conseqüència, la clau per resoldre més problemes comercials és "no formar més gent perquè sigui Andrew Ng, sinó posar la tecnologia a disposició de la gent".
De fet, aquesta és l'onada del futur Gartner, que va preveure aquest any augmentarà Analítiques d’autoservei. Avenços significatius en IA, així com en tecnologies complementàries com “SaaS (núvol) analítica i BI Les plataformes fan que sigui més fàcil i rendible que mai perquè els no especialistes realitzin una anàlisi eficaç i informin millor la seva presa de decisions ”, va observar Carlie J. Idoine, directora de recerca de Gartner.
Quan això s’inicia en un negoci i més empleats superen la seva reticència a ajudar-se als beneficis de l’IA, pot arribar a ser veritablement un esport participatiu en lloc d’espectador dins de l’organització. Aquest canvi pot tenir un impacte enorme. (Si no heu pensat gaire en la IA per a la vostra empresa, aquí hi ha algunes implementacions que podeu considerar: 5 maneres que les empreses puguin considerar com utilitzar la IA.)
Reducció del risc reduint el temps i el cost
"La gent té molta por de passar sis mesos per formular una hipòtesi", va explicar Hay, perquè és una inversió tan important de temps i diners que en última instància pot fallar. Tanmateix, si AI no està reservat a aquests grans projectes de sessió personal amb un horitzó de temps més llarg, però per a tasques més habituals que es realitzen amb més rapidesa, possiblement fins i tot diàriament, es converteixen en “més com un full de càlcul”, cosa que significa una eina accessible i barata que la gent no és. por de provar-ho, fins i tot de treballar a través de diverses per trobar el que millor s’adapti a les seves necessitats.
Tanmateix, Idoine adverteix que no vol dir que les empreses només hagin d’esperar que els seus empleats tinguin informació sobre com utilitzar-les i que s’adaptin a les seves necessitats per compte propi. Insisteix que “calen processos de formació, suport i embarcació per ajudar a la majoria d’usuaris d’autoservei a produir un rendiment significatiu”. En conseqüència, cal proporcionar “l’orientació adequada sobre com pujar i funcionar ràpidament i sobre com aplicar-se. Les seves noves eines per als seus problemes específics de negoci. ”I això, més que augmentar els números de l'equip de ciències de dades, és la clau per millorar solucions als problemes empresarials.
