选择正确的人工智能用例的5个能力

许多企业也许对回收人工智能还没有做好筹备，因此从单个项目开始也许是一个很好的开始。首席信息官在早期人工智能项目中应该有什么收成?

谷歌公司是行使人工智能的先驱之一，在短短的时刻内，该公司的净收入同比翻了一番，投资回报丰盛。现在，很多公司都在回收人工智能。调研机构Genesys公司猜测，到2022年，60%的美国公司将行使人工智能技能，其缘故起因很简朴：这些公司不只看到了功效，并且担忧在市场竞争中输给人工智能驱动的竞争敌手。

然而，许多企业并不擅甜头理赏罚人工智能用例。正如提供自动化呆板进修器材的Aible公司首席执行官兼首创人、Salesforce Einstein公司首创人之一Arijit Sengupta所表明说：“因为绝大大都人工智能项目都失败了，因此很难提供统计数据来证明人工智能在贸易中的有用性。2018年，研究机构Gartner公司预计，85%的人工智能项目没有乐成。固然人工智能技能具有着庞大的潜力，但现在大大都人工智能用例在贸易运营方面都失败了。”

以下将接头首席信息官应该如那里理赏罚他们的人工智能行使案例和计策，以取得乐成。行业媒体采访了数十位人工智能专家，并分享了他们多年来的实践履历。

1.首要依赖数据的人工智能

众所周知，人工智能依赖数据为生，可是数据的重要性经常被低估了。

谈天呆板人开拓商Verint公司副总裁Jen Snell表明说：“人工智能中的数据题目的范畴和局限远远超出了大大都人的熟悉。因为数据的缘故起因，许多企业的项目城市碰着题目——从数据质量到打点和清算数据以得到故意义的看法，再到标志和模子构建。一开始好像很轻易，但当企业着眼于局限增添、改变模子、打点和确保对体系的节制时，就会变得棘手。”

Snell的统计数据令人疾苦：固然59%的高管以为人工智能可以改进对大数据的行使，但85%的大数据项目某人工智能项目却失败了。她说，“我们在15年前就已经意识到了这一点，耗费了几年的时刻与客户和实际数据一路相识题目的普及性和体系性。”

因此，拥有靠得住和干净的数据对付人工智能转换是必不行少的——乃至比人工智能算法还要重要。人工智能技能息争决方案提供商Veritone公司应用人工智能主管Aaron Edell说，“我相识到，调解算法和给定模子的数学只会带来很少的改造。瞄精确性的最大晋升来自精采、干净的培训数据。尽早拟定命据获取计策是呆板进修乐成的要害——我但愿从一开始就知道这一点。”

怎样获取数据对付人工智能用例也是至关重要的。固然从外部来历购置数据可以让企业离开现实，但这还不敷以让其营业继承运行，由于人工智能不相识它的成果，并且它只会像提供的数据一样好。Edell在研究颠末一样平常实习的模子时发明白这一点。他说：“一个由100万‘绅士’实习的绅士辨认模子，在实际糊口中的用例中示意很差，由于它没有凭证它要运行的数据举办实习。假如试图相识詹妮弗·安妮斯顿在《老友记》每一齐集呈现的频率和时刻，那么回收她在奥斯卡颁奖仪式上的照片实习的模子，其示意将不如从《老友记》的片断中举办屏幕抓取图片的模子。”

每一家公司都也许必要针对其营业的全心调解的人工智能。从久远来看，这将导致更高效的算法，从而带来更高的收入、更低的本钱和更快乐的客户。

2.选择正确的出发点

乐成的人工智能转型是无所不包的厘革。这不只与技能厘革有关，还与文化厘革和企业面临来自员工的阻力有关。因此，首席信息官必需从新开始筹划乐成。

企业在实验人工智能用例时，最好从易到难。正如事变区自动化Avii公司首席执行官Lyle Ball所描写的那样，找到涉及职员的一再性很高的使命，让人工智能体系来完成这些成果。

人工智能驱动的谈天呆板人办理方案提供商Senseforth公司首席执行官Shridhar Marri表明说，“不外从流程上讲，最好起首从面向斲丧者的角度出发。客户祈望在他们选择的渠道上得到场景和本性化的处事。获取、吸引和支持客户的整个范畴是人工智能技能正在转变的一个要害方面。”

通过改进客户处事得到的利润和满足度也有助于企颐魅展示人工智能转型的代价，尤其是在面对同事和员工的抵抗时。Ball总结说，“这有助于打开其他用途的大门。”

在得到客户体验之后，Marri的提议是追求进步运营服从和低落本钱。

必需留意不要将人工智能转换与数字转换夹杂。偶然，纵然非基于人工智能的自动化器材也足以胜任这项事变。在企业回收人工智能技能之前，必需举办恰当的研究，以查察人工智能项目是否是提高的最佳要领。为富国银行等公司构建了基于人工智能的谈天呆板人的厂商的首席执行官Jonathan Duarte分享了他的履历。他说，“在我率领开拓的一个项目中，项目打算已经拟定，可是在项目启动之前很少举办客户研究。在这种环境下，当计划谈天呆板人时，用户已经找到了一种办理要领，该办理要领固然没有无穷的可扩展性，但与人工智能器材一样强盛。”

3.为文化厘革做筹备

仅仅存眷人工智能改革的技能方面是不足的。具有嘲讽意味的是，固然人工智能好像是要代替身类，但连年来，人们才开始相识人类劳动力的代价。

Skymind公司首席执行官兼连系首创人Chris Nicholson提供了支持大局限呆板进修的人工智能基本办法，他夸大了得到同事支持和相助的重要性。他说，“企业的团队也许会行使其打算引入的人工智能办理方案，假如他们不接管，那将不会有什么甜头。”

另外，企业团队也许会参加发生或考核人工智能办理方案所需的数据，假如他们不支持转向自动化，将不会得到精采的数据。Nicholson总结说：“人工智能项目很难起步，以是没有来由再制造更多的坚苦。”

4.成立人工智能是一个路程

首席信息官在选择人工智能用例时犯的一个错误是健忘了人工智能的奇异成果。人工智能之以是巨大，是由于它可以进修，但只知道人类所教的常识。成立人工智能用例是一个路程，而不是目标地。Marri表明说，“必需不绝地从头实习人工智能，以保持它的最新和可用性。譬喻，谈天呆板人必要相识企业的新产物或相识新的或不测的斲丧者哀求，以证明本身的有效性。”

（编辑：河北网）

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