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我们如何让人工智能走出早期采用者阶段

2020-10-17

好消息吗?奥莱利(O"Reilly)的一项新调查显示,企业在生产中使用人工智能(AI)的经验越多,反对者的反对就越少。这个坏消息?许多人仍在努力寻找使用人工智能的地方,不管他们是否有使用人工智能的经验,或者只是玩玩而已。

更糟糕的消息?要找到有能力的人才来解决这个难题仍然很难,但这可能是人工智能技术难以企及的问题,而不是员工的问题。

但首先,有必要看看人工智能领域目前的构成。(有关O"Reilly调查数据的更多信息,请查看“85%的组织在部署的应用程序中使用人工智能”)在1388名受访者中,25个不同的垂直领域中,软件是迄今为止最大的类别,有17%的受访者。第二大吗?金融(大约12%)。没有其他行业突破10%,而一些垂直行业(媒体/娱乐、物流/运输)似乎应该做得更多,排在最后。

换句话说,尽管各个行业都有大量的人工智能应用,但人工智能仍然被倾向于早期应用的垂直领域(技术/软件和金融)所主导。这并不是一件坏事——这只是表明了我们在主流应用方面的现状。

参见:专题报道:管理企业中的AI和ML (ZDNet) |下载免费PDF版本(TechRepublic)

这也体现在AI在这些组织中发挥作用的地方。它仍然主要是一种R&D的东西(接近一半的受访者),另外三分之一来自它。

尽管如此,根据O"Reilly的说法,在过去的一年中,评估与“成熟”采纳之间的比率发生了很大的变化。在2019年,54%的受访者对人工智能进行了评估,只有27%的人达到了成熟采纳的程度,这意味着他们在分析和生产中使用了人工智能。但今年,超过一半的受访者已跃升至成熟收养阶段,有三分之一的人接受了评估。只有15%的人说他们与人工智能无关。

所以事情肯定在发展。但当事情陷入困境时,该怪谁呢?

在过去,寻找人才是有效采用人工智能的最大挑战,而现在则是第三大担忧:

当把数据分成“成熟”阶段和“评估”阶段的公司时,数据会变得更有趣:

对于那些仍在尝试人工智能的公司来说,文化抗体自然会与之对抗。它是新的,(到目前为止)还没有被证明。然而,随着它在生产上的实施,人们开始看到它的价值和抗体消散,这可以从那些已进入成熟阶段的公司遭遇的文化逆风大幅减弱中看出。

然而,看起来奇怪的是,这两个集合都在努力“识别适当的业务用例”。一旦一家公司通过评估进入成熟生产阶段,这种情况似乎不会有太大改善。为什么?

很难从调查数据中收集到太多信息,但我想知道这是否与人工智能的使用有关。如上所述,R&D(48%的受访者引用这一点)和IT(33%)是人工智能的两个最大的消费者,而公司最了解人工智能可能使他们受益的领域(例如,市场营销(21%)、制造(13%)、销售(12%)、物流(11%)等则很少被采用。IT和R&D可能为其中一些团体运行人工智能项目,但是由于人工智能无法进入公司技术不熟练的领域,采用可能仍然受阻。(这可能与企业对数字转型的兴趣与其对人员再技能或再技能培训的投资不足之间似乎不匹配有关。)

参见:在企业2020中管理AI和ML:技术领导者增加项目开发和实施(TechRepublic Premium)

几年前Gartner的分析师Svetlana Sicular指出:“组织已经有了比神秘的数据科学家更了解自己数据的人……学习Hadoop比学习公司的业务更容易。”自从她写了这篇文章以来,数据科学的工具可能已经改变了(也许是Apache Hadoop少了,TensorFlow多了),但是对理解业务的员工的访问民主化的需求并没有改变。

简而言之,虽然人工智能在企业内部已经取得了很大的进步,但需要做更多的工作来将其可访问性扩展到更广泛的企业范围。

 


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