เนื้อหา
- กุญแจสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้นจากวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ขยาย AI ไปยังผู้ที่มีความเชี่ยวชาญด้านโดเมน
- ทำความเข้าใจกับสิ่งที่เกิดขึ้นในการตัดสินใจ
- ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
- บทเรียนจากการเพิ่มขึ้นของอินเทอร์เน็ต
- ทำให้เทคโนโลยีสามารถเข้าถึงได้ตอนนี้
- การลดความเสี่ยงโดยการลดเวลาและต้นทุน
ที่มา: Denisismagilov / Dreamstime.com
Takeaway:
อนาคตของ AI ไม่ใช่ดวงจันทร์ที่น่าประทับใจ แต่เป็นการใช้ชีวิตประจำวันอย่างธรรมดาที่เราเชื่อมโยงกับสเปรดชีต นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับ AI เกี่ยวกับการเกิดขึ้นของ AI จากเขตที่ได้ถูกทำให้บริสุทธิ์ไปจนถึงการใช้งานทางธุรกิจทั่วไป
กุญแจสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้นจากวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ใน รีวิวธุรกิจของ Harvard บทความ Alessandro Di Fiore ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ ศูนย์นวัตกรรมเชิงกลยุทธ์แห่งยุโรป (ECSI) โต้สมมติฐาน "บริษัท ที่มีมากขึ้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีโอกาสที่ดีกว่าในการสร้างผลกระทบทางธุรกิจ” ขึ้นอยู่กับทั้งในงานให้คำปรึกษาของเขาและ การวิจัยเขาได้ข้อสรุปว่าการจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากไม่จำเป็นต้องให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับธุรกิจ
การสังเกตแบบเดียวกันนี้เกิดขึ้นกับฉันในการสัมภาษณ์เมื่อเร็ว ๆ นี้กับเฮนรีเจมส์ผู้ก่อตั้งและรองประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Fincross International ผู้กล่าวว่าสิ่งที่เขาเห็นในธุรกิจที่มีทรัพยากรมากมายในการลงทุน วิทยาศาสตร์ข้อมูล ในความเป็นจริงพวกเขาสามารถทำได้ดีกว่ากับทีมห้ากว่า 50
ขยาย AI ไปยังผู้ที่มีความเชี่ยวชาญด้านโดเมน
สิ่งที่สร้างความแตกต่างให้กับ บริษัท จริงๆคือ Di Fiore ชี้ให้เห็นว่า“ เป็นการเข้าถึงการทำให้เป็นประชาธิปไตย AI เครื่องมือและอำนาจในการตัดสินใจในหมู่ผู้จัดการและพนักงานซึ่งสร้างมูลค่าที่เป็นรูปธรรมมากขึ้น” เขากล่าวต่อไปว่า“ วิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดแสดงให้เห็นว่าการทำให้เป็นประชาธิปไตยสามารถทำให้การตัดสินใจกระจายรวดเร็วและดีขึ้นทำให้ บริษัท มีความคล่องตัวและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลง ” (หากต้องการเรียนรู้ว่าธุรกิจบางแห่งใช้ AI อยู่แล้วให้ตรวจสอบ AI วันนี้: ใครกำลังใช้งานอยู่ตอนนี้และอย่างไร.)
ในขณะที่เขาไม่สนใจคำว่า "การทำให้เป็นประชาธิปไตย" และชอบที่ "กีฬาของทีม" Todd Hay, COO ของ Ople เห็นด้วยกับมุมมองนั้น ในขณะที่เขาอธิบายในการให้สัมภาษณ์กับ Techopedia เขาวาดภาพการเปลี่ยนแปลงจาก AI ที่ได้ทำให้บริสุทธิ์และรวมศูนย์เป็นมวลชนที่คล้ายคลึงกับการยอมรับของ สเปรดชีตเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ที่นักธุรกิจทุกคนควรใช้
“ ผู้เชี่ยวชาญเรื่องและโดเมนอยู่ในตำแหน่งที่ดีที่สุดในการประเมินการคาดการณ์ที่อาจส่งผลกระทบต่อธุรกิจ” Hay กล่าว แต่ด้วยการตั้งค่าที่ทำให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลรับผิดชอบต่อสิ่งเหล่านั้น แบบจำลองการทำนาย"พวกเขาถูกแยกออกจากกระบวนการ" ซึ่งไม่เป็นผลดีต่อธุรกิจ
แม้ว่าเขายอมรับว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความเชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์และสถิติในการตัดสินว่าแบบจำลองทำงานได้ดีหรือไม่ แต่พวกเขาก็ไม่มีความสามารถในการพิจารณาว่าคำถามใดที่พวกเขาควรนำไปใช้ในการแก้ปัญหา AI และช่องว่างระหว่างความเชี่ยวชาญด้านโมเดลและความเชี่ยวชาญของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเป็นสิ่งที่คำนึงถึงความจริงที่ว่า "70% -80% ของโมเดลเคสไม่เคยใช้"
ทำความเข้าใจกับสิ่งที่เกิดขึ้นในการตัดสินใจ
มีสาขาย่อยเพิ่มเติมที่ไม่สามารถเข้าใจวิธีการทำงานของโมเดล ในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมเช่นเฮลธ์แคร์ประกันภัยหรือการเงินเฮย์กล่าวว่าปัญหาดังกล่าวอยู่ในสถานะที่ต้องอธิบายกระบวนการตัดสินใจแก่ผู้สอบบัญชีและไม่สามารถทำได้
Rick Saletta ผู้บริหารฝ่ายการตลาดอาวุโสของ AI ของ Ople การเรียนรู้ของเครื่อง & วิทยาศาสตร์ข้อมูลบันทึกข้อตกลงของเขาในการสัมภาษณ์และกล่าวว่านี่คือสาเหตุที่ธุรกิจกำลังมองหาการพัฒนา "AI โปร่งใส" หรือที่เรียกว่า AI ที่อธิบายได้. อย่างที่เราเห็นค่ะ AI มีบางอย่างอธิบายให้ทำในกรณีที่ไม่มีคำอธิบายที่ชัดเจนว่า AI บรรลุข้อสรุปได้อย่างไรคุณไม่สามารถแน่ใจได้ว่ามัน“ ปราศจากอคติ” เขากล่าวเสริมอีกต่อไปไม่ยอมรับการสลัดความรับผิดชอบของธุรกิจในการดำเนินงานอย่างเป็นธรรมโดยกล่าวว่า“ AI ทำ มัน."
ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
คุณไม่สามารถพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเมื่อไม่มีใครใส่ใจคุณภาพของซอฟต์แวร์
บทเรียนจากการเพิ่มขึ้นของอินเทอร์เน็ต
ความกลัวที่ยังคงเผชิญกับการดำเนินงานของ AI เช่นกล่องดำคือการระงับธุรกิจไม่ให้ได้รับผลประโยชน์อย่างเต็มที่ นั่นเป็นความคิดที่ต้องเปลี่ยน เขาแนะนำ AI วันนี้ เปรียบเหมือนอินเทอร์เน็ตในช่วงปลายยุค 90 นั่นหมายความว่าจะมีความล้มเหลวที่งดงามเช่นนี้ Pets.com และความผิดพลาดอื่น ๆ เนื่องจากคนไม่แน่ใจว่าจะใช้เทคโนโลยีใหม่ได้อย่างไร และความกลัวของเทคโนโลยีใหม่ช่วยให้ผู้คนกลับมาเขากล่าวว่า:“ มันใหม่และน่ากลัวและซับซ้อนมาก”
แต่ยังมีโอกาสที่ดีสำหรับผู้ที่คิดออก “ ทุกสิ่งที่เราเห็นตอนนี้เปิดทางอินเทอร์เน็ตเพราะผู้คนยินดีลองสิ่งใหม่ ๆ ” เฮย์กล่าว เป็นสถานการณ์เดียวกันในขณะนี้ด้วย AI ทำให้ผู้คน เพื่อค้นหาสิ่งที่“ พวกเขาไม่รู้ด้วยซ้ำว่าควรมองหา” พวกเขาไม่ควรสงสัยในความสามารถของตัวเองเพราะหลายคน“ มีทักษะใน บริษัท มากกว่าที่พวกเขาคิด” โดยเฉพาะอย่างยิ่ง“ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และผู้รู้ข้อมูล”
ทำให้เทคโนโลยีสามารถเข้าถึงได้ตอนนี้
“ เราต้องการดูว่าทุก บริษัท สามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างไรในวันนี้ - วันนี้” เฮย์ประกาศ ในการที่จะเกิดสิ่งนี้จำเป็นต้องให้ AI เข้าถึงได้จากกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล “ จำนวนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีความสามารถในโลกต่ำกว่าจำนวน บริษัท ที่จะได้รับประโยชน์จากมัน” เขาอธิบาย ดังนั้นกุญแจสำคัญในการแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่เพิ่มขึ้นก็คือ“ ไม่ได้ฝึกฝนผู้คนให้เป็นแอนดรูว์มากขึ้น แต่ด้วยการทำให้คนมีเทคโนโลยี”
อันที่จริงนั่นคือคลื่นแห่งอนาคตตาม Gartnerซึ่งคาดการณ์ไว้ในปีนี้จะเห็นการเพิ่มขึ้น การวิเคราะห์แบบ“ บริการตนเอง”. ความก้าวหน้าที่สำคัญใน AI รวมถึงเทคโนโลยีเสริมเช่น“SaaS (เมฆ) การวิเคราะห์ และ BI แพลตฟอร์มทำให้ง่ายขึ้นและประหยัดค่าใช้จ่ายมากขึ้นกว่าที่เคยสำหรับผู้ไม่ชำนาญเฉพาะด้านในการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพและแจ้งการตัดสินใจของพวกเขาได้ดีขึ้น” Carlie J. Idoine ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของ Gartner กล่าว
เมื่อมีการดำเนินธุรกิจและพนักงานจำนวนมากเอาชนะความลังเลใจที่จะช่วยเหลือตนเองเพื่อผลประโยชน์ของ AI มันจะกลายเป็นการมีส่วนร่วมอย่างแท้จริงมากกว่าการเป็นผู้ชมกีฬาภายในองค์กร การเปลี่ยนแปลงนั้นมีผลกระทบอย่างมาก (หากคุณไม่ได้คิดมากเกี่ยวกับ AI สำหรับธุรกิจของคุณนี่คือการใช้งานบางอย่างที่คุณอาจต้องการพิจารณา: 5 วิธีที่ บริษัท ต่างๆอาจต้องการพิจารณาใช้ AI.)
การลดความเสี่ยงโดยการลดเวลาและต้นทุน
“ ผู้คนกลัวที่จะใช้เวลาหกเดือนในการตั้งสมมติฐาน” เฮย์อธิบายเพราะมันเป็นการลงทุนครั้งสำคัญและเวลาที่จะล้มเหลวในที่สุด อย่างไรก็ตามหาก AI ไม่ได้สงวนไว้สำหรับโครงการดวงจันทร์ที่สำคัญเหล่านี้ซึ่งมีระยะเวลายาวนานกว่า แต่สำหรับงานทั่วไปที่เสร็จสมบูรณ์เร็วกว่าหรือแม้แต่ในชีวิตประจำวันพวกเขากลายเป็น“ เหมือนสเปรดชีต” ซึ่งหมายถึงเครื่องมือที่เข้าถึงได้และราคาไม่แพง กลัวที่จะลองใช้แม้กระทั่งทำงานผ่านหลาย ๆ แบบเพื่อค้นหาสิ่งที่ตรงกับความต้องการของพวกเขามากที่สุด
อย่างไรก็ตาม Idoine ข้อควรระวังที่ไม่ได้หมายความว่าธุรกิจควรคาดหวังให้พนักงานเลือกวิธีการใช้งานและปรับให้เข้ากับความต้องการด้วยตนเอง เธอยืนยันว่า“ การฝึกอบรมการสนับสนุนและกระบวนการขึ้นเครื่องบินเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อช่วยให้ผู้ใช้บริการตนเองส่วนใหญ่สร้างผลลัพธ์ที่มีความหมาย” ดังนั้นจึงจำเป็นที่จะต้องให้“ แนวทางที่ถูกต้องเกี่ยวกับวิธีการเริ่มต้นและใช้งานได้อย่างรวดเร็ว เครื่องมือใหม่ของพวกเขาสำหรับปัญหาทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง” และนั่นคือแทนที่จะเป็นกุญแจสำคัญในการแก้ไขปัญหาทางธุรกิจ
