人工智能(AI)是世界分裂。预示着第四次工业革命,人工智能是一个善的力量,推动英国经济未来十年10%由普华永道预计,或结束的开始大量的手工和知识工作者吗?考虑到包罗万象的性质的技术在人工智能定义明显下降,现在很难验证任何预测。
AI并不是一些魔杖,消除人工任务或将日常运作——这只是另一个一步利用庞大的数据资源,更好地理解业务,从而推动新效率。这就是问题所在。
现在,组织仍在努力了解现有的数据来源,是健壮和高效的数据采集过程,使企业更快地获得的洞察力和有效?隐式信任数据在哪里?组织需要在数据向前迈出巨大的信心和信任之前这些直观的工具,从机器学习开始,在日常公司业务可以获得任何现实的立足点。
彼得Ruffley,董事长Zizo认为,数字转换的重要性(DX)和创建一个数据驱动的文化企业准备启用一个人工智能的世界。
智能自动化
人工智能(AI)的速度渗透到日常生活采取了一些措手不及。虽然我们仍有一些距离自动驾驶汽车消除道路交通事故;机器人利用x射线,MRI扫描变换诊断和医学研究;甚至机器人外科医生,机器学习的进步,快速识别和视觉识别技术已经在日常活动中嵌入人工智能。
从物联网(物联网)设备中使用零售供应链减少食物浪费的翻译引擎改变全球通信,智能自动化的概念变得熟悉。向前看,AI的承诺——如果实现——将改变生活的方方面面。之前的杀手无人机起来!
然而,尽管每一个标题描绘了一幅machine-dominated未来,一个世界,到2025年,1.5亿名知识工人的工作将被完成认知机器人,现在大部分的组织没有清晰的理解,在未来或策略来有效地使用人工智能。事实上,他们是远不及。
文化的变迁
我们怎么到那里?如何准备业务领导的直觉的操作,可以由人工智能吗?将实现根本转变文化愿意信任和相信数据。整个人工智能的前提是技术的信任来做这项工作,根据提供的信息。如果信息不准确或不完整,AI不能有效地执行,甚至。
当然,复杂的诊断过程会小于说服如果AI提供必要的病人数据的有限子集。战斗机飞行员将不愿起飞的飞机使用一个基于ai预见性维护系统如果缺乏完整的信心的质量信息。
但更少的开创性的发展将依赖于高质量的数据。这是一个挑战。从今天我们过渡到隐式依赖在人工智能将是巨大的。很简单,当一个组织今天在其信息资源缺乏信心,甚至数据驱动的决策,它很难接受AI模型基于数据驱动的活动。任何业务,不是已经决定基于可信的信息隐式地将难以接受各级AI。
数字转换(DX)的基础
这些组织能够遵循一个数字转换过程和真正拥抱数据驱动的决策将会准备好探索神奇的AI将提供机会。从预测模型和回归算法,可以准确地预测购物模式,使零售商把正确的存储和安全人员到位;完全自动化的钱柜,折现率自动创建基于股票的可用性,甚至网络分析和产品亲和力,AI将改变零售模式的方方面面。
实际上,试验已经进行付款的商店,使用传感器和摄像头监控客户选择和自动代理商会通过智能手机账户。零售的未来先进的智能。
但当前操作的对比是明显的。这并不是一个一步进化。只考虑当前的财富数据没有被有效地捕捉和部署。实时供应链优化在实际应对消费者的需求应该给定考虑现有的叙事诗的深度信息和库存数据。
然而许多超市仍然依靠个人手工检查每一个商店的货架上一天几次强调任何差距库存可用性。创建一个报告,发送给总部,最终,股票到达。
然而,数据存在。为什么这些零售商不跟踪销售模式在每个商店为了预测当地需求吗?为什么他们没有考虑到季节性,需求变化的一天,补充相应的?改进的洞察力可以改变库存准确性,减少停工待料,改善客户体验。
但是现在,没有一个愿意采取下一个步骤,即记录库存对销售和接受数据驱动的决策,零售商坚持是不准确的,低效的手工方式,从探索真正的自动化商业模式。
结论
这是关键。向前看太远是一个错误。忘记凶手无人机,至少现在。把机器人外科医生一边。人工智能方法,毫无疑问,但也有几个步骤,组织必须采取接近AI在实践中。有效的利用现有的数据源是第一步。
现在,尽管董事会层面对DX策略,许多组织如何真正称得上是数据驱动的吗?有用户基础数据中隐含的信任和领导的一个文化有信心数据决定?没有必要的基础,使用任何类型的人工智能的可能性的范围或预测或机器学习将会大大减少。
人工智能可能预示着第四次工业革命;但成功部署AI将要求基本的文化变化和一个完全不同的态度,和信任,数据。
彼得Ruffley主席Zizo
