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AI技术参与的竞赛应用领域是利还是弊?

放大字体  缩小字体发布日期:2019-07-04 09:07  浏览次数:5
摘 要:人工智能(AI)是一种超级炒作,过度使用的营销术语,对于太多不同的人来说意味着太多不同的东西。人们知道这是真的,但是他们仍
     人工智能(AI)是一种超级炒作,过度使用的营销术语,对于太多不同的人来说意味着太多不同的东西。人们知道这是真的,但是他们仍然看到“智能”计算机做越来越多的人们目前正在做的任务有一个很大的未来。这种替代是人工智能的核心。
 
     AI遵循广义概念,是人类计算机和自动化系统的替代品。这个定义允许对广泛概念进行较少情绪化的讨论,而不会陷入特定于行业的应用程序中。
大多数人都会想到自动驾驶汽车(AVs),机器人手术或其他一些高调使用AI。对于大多数公司(http://www.shimaoba.com/company/)而言,人工智能更多的是改进现有流程和产品(http://www.shimaoba.com/sell/),而不是全新的技术领域。
 
     AI部署是大多数公司的竞赛。大公司已经进行了初步的轮次,并在前进的过程中学到了很多东西。中型和小型公司正在学习一般概念,以及它们如何适用于公司内的特定情况以及提供给客户的产品。
在如此分散的环境中,大多数公司都在与自己竞争,以实现人工智能的潜力。随着所有炒作和吹捧的成功故事,大多数组织认为他们落后于领导者。
 
    从技术上讲,这是事实,但人工智能技术作为一个平台正在变得更加普及,更容易快速使用。尽管大多数公司现在都认为他们落后了,但在不久的将来会有很多机会赶上来。
 
    早期采用者学到的一个重要教训是AI不是一个可以自己实现的目标。 AI需要一个应用程序。大公司早期投资于大数据科学部门。这些部门通常被赋予广泛的授权,可以在公司及其产品中研究和发现人工智能的用途。像大多数科学家一样,数据科学家努力研究过程,创建模型并测试假设。
不幸的是,数据科学家研究的模型往往不适用于所研究的业务流程。这种脱节意味着学到的东西没有投入使用。公司和数据科学家不喜欢谈论这个问题。
 
    在这一点上,许多组织已经了解到数据科学和人工智能必须被赋予业务目的和可衡量的目标,以改变业务流程。数据科学团队必须包括了解业务流程以及如何将AI模型集成到持续运营中的人员。
这种额外的观点导致了更小,更集中的AI应用。团队整合可以更快地采用和提高信任度。我们看到这一点在大公司中占据了一席之地,因为他们已经了解到AI是一个专注的团队努力。
 
     随着公司采用综合的AI方法进行业务运营,获胜者是职能业务部门。如果AI被集成到客户的产品中,产品经理就是赢家。综合方法提高了人工智能举措的有效性。它缩短了部署和市场的时间。它增加了对采用AI系统至关重要的信任因子。
 
    让我们面对一个事实:人工智能部署将取代人类工作者。它会发生。通过更有针对性和更有针对性的部署方法,公司和员工有时间适应和改变。人工智能“做得对”使人们更有效,更富有成效。 AI“做得对”使产品对客户更有用。
 
     现在说,那些不采用人工智能来提高流程生产力或产品功能的公司将被那些采用更多人工智能的公司所取代。但是,如果公司的人员或产品不受人工智能协助的公司将超过那些拥有人工智能驱动的流程和产品的公司,那就不容易做出反例。
     真正的赢家是那些尽快使用早期AI项目中的经验教训的人。毕竟:“智者从他自己的错误中学习,聪明人从别人的错误中学习。”
 
 
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