毫无疑问,人工智能迅速成为所有不同行业中最热门的讨论主题之一。我们’ve already seen 消费级聊天 作为联络中心的第一道防线,我们’ve看到的是进入一些 激烈的软件功能 使用自然语言处理等工具。

We’甚至看到了某些真实世界的例子,就像IBM一样’S Watson绝对摧毁了危险的人类球员,甚至是扑克演奏击败世界的AI Bot’最好的人类球员。它已经在2017年发生了所有这一点’难以假设AI收购即将到来。

但是,随着AI升起的是接管新工作,并且在进入生活的新方面时,我们需要了解如何与AI合作,真正受益于其优势,并处理它不可避免地带来的流离失所。

更具体地说,我们很奇怪地了解AI如何进入企业,我们可以在这里开始。

Gartner.’我的预测铺平了道路

我们大多是好奇的是AI目前在企业的地方,并且可以预期在未来几年内搬迁。如果媒体是什么,AI即将到来’re doomed: we’ll失去了我们所有的工作,但我们’LL也祝福这种魔术技术,这将解决一切。

当然,当我们朝着未来看’看看一个可靠的来源很重要—一个始终预测大规模技术趋势的历史。首先是那个列表是Gartner,他们现在已经在企业AI上非常密切关注了。仅在过去的几年里,Gartner也看到了EI对企业的兴趣:

关于AI图表的询问

在最近发表在Gartner的帖子中’s website, 人工智能和企业分析师公司突出了一些可以帮助设置此对话阶段的一些关键点:

  • AI已经做出了非常重要的承诺:找到对否则无法解决的问题的新解决方案。这是因为AI可以提供人类不能的益处“合法地饲养。”
  • AI提供了保持绝对最佳效率的能力,以帮助满足业务和客户需求。
  • CIO,CDOS,APP开发领导人和企业架构师“必须愿意探索,实验和实施AI功能。”
  • AI变得更加普遍:“到2021年,Gartner项目中,服务提供商实施的40%的新企业申请将包括AI技术。”

蝙蝠的几件事是清楚的:基于Gartner’我的预测,企业ai在这里,它’非常强大,它会彻底改变我们的工作方式,并将开始在未来四年内产生重大影响。到目前为止,它看起来像我们’符合媒体炒作— but it’重要的是要记住Gartner本身就意识到了 所谓的炒作周期 .

从现实中分离科幻小说

AI已经在这里,就像我一样’先前提到过。 AI为联系中心提供了IVRS和Chatbots。一些在线出版物已经使用AI编写财务摘要甚至是短篇文章,如体育搭档。 Gartner也更令人印象深刻,也指出了一个“计算机辅助诊断”工具能够识别52%的基于乳房X线摄影疾病的乳腺癌病例扫描到妇女正式诊断前的全年。

It’安全地说我们’在科幻与现实之间进行了划线。但是,我会’天气希望有robocop军队沿着街道留下罪犯。无论如何,我们 选择令人印象深刻的AI工具和技术选择,我们甚至可以看看 Salesforce作为一个真实的界限。据Gartner称,现在重点是推理和可追溯性,自然语言处理和机器学习。

图2:企业中的AI

有了这些新技术,我们’重新看一下所有和最终 - 所有会接管我们的解决方案。相反,我们将在我们工作的方式中看到大型转变,企业如何运作,以及技能企业的优先考虑。

新技能和新的思维方式

好吧,毫无疑问,变化是巨大的,在每个企业中都有巨大和感受。最明显的是,我们将在就业优先考虑转变。

事实上,Gartner预测,到2020年,20%的公司将奉献工人监测和指导“neural networks”电力AI技术。神经网络只能“将它们的价值保持在企业的无限制的再培训和加固循环中,”努力不断改进网络及其能力“think.” Just like 现有的商业智能工具,他们可以帮助我们跟踪和收集信息,但人类仍然必须分析和学习它。

每当新数据可用时,必须撤消网络以包括该数据。在Gartner的这个示例中,我们可以开始了解如何在技能方面是必要的。

当然,AI将做重型升降和大部分工作,但这并不是’意味着它可以单独留下—我们仍然需要团队来监控,更新和跟踪这些网络。市场将从招聘人员作家招聘编辑来检查AI的巨大转变’写作,或提供必要的数据集和信息。

看看建造我们的汽车的工厂:我们可能再也没有工人把所有的作品放在一起,机器人这样做,但我们仍然需要人类来维护机器人,并监控他们的工作和进步。企业市场明确将注意到填补新职位所需的技能的大转变以及工作和思考他们正在处理的问题的方法。

自动化将改变我们的工作方式

这里的关键外卖是,AI将大大改变企业作品的方式,引入了一个新的灵活性和反应性,与其他传统上不灵活和滞后的采用。利用Gartner Research,Rage Frameworks是一家当前的企业AI提供商,发布了一份关于的报告“ 通往企业AI的道路 ,”这也详细说明了这一确切的话题。

艾为企业

在该报告中,分析师认为,自动化将在几乎所有它可以携手的情况下,从指导业务决策彻底改变我们工作方式,特别是我们如何建立新的解决方案。 RAGE FRAMEWARDS认为,由于业务被迫对抗性和迟缓“非常方法我们用来解决自动化问题。” Just like 大数据允许我们偷看新的分析领域,这些新工具将有助于分析和导致我们的决定。

现有的软件开发生命周期策略,企业依赖的策略基本上是由于由于灵活性和响应方式而衡量的内容“许多级别的翻译与解决方案,以及多个交给不同的专家。”

但是,根据RAGE框架,这个问题的解决方案是一个“模型驱动自动化框架,”允许企业应用程序的一个“近实时组装。”任何大小的AI应用都不会添加新的代码行;愤怒说“所有业务逻辑都驻留为元数据。”

现在,这可能听起来像一群技术术语,而是整体概念是’复杂的t:ai将允许我们以完全新的方式建立我们的解决方案,AI改变了“metadata”这决定了解决方案以及它的工作原理。通过这种自动化进程更改了信息,我们不需要独立的开发人员写一件,将其交给另一个开发人员,让他们检查它的错误并添加新行,并拼凑着一切。

我们的关键带走了

为了形成更好的理解,只有令人震惊的是摇摇欲坠,我们想看看一些真实的预测和数字,帮助支持我们的一切’已经讨论过了。再次回到Gartner作为可靠的来源,我们可以突出显示所做的关键预测:

  • 利用AI的Chatbots将在企业中发挥至关重要的作用,补充与消费者的互动,甚至进入商业到业务情况。但他们需要由可以建立和维护脚本和知识数据库的员工指导。
  • 尽管目前的企业认为AI是一个“set it and forget it”解决方案,必须设置,培训和维护AI。这些工具将以新的效率删除某些角色,但将开辟完全新的角色并引入新的技能和职位。
  • 到2019年,AI初创公司预先超过谷歌,亚马逊,IBM和Microsoft的最大名称“用颠覆性的商业解决方案驾驶AI经济。”Gartner继续解释说,许多这些初创公司实际上是由这些大规模供应商的前雇员所拥有,他们已经留下了一个特定行业的AI。
  • 为了响应这一点,大型AI供应商应该考虑转移策略,以便与这些远远竞争“nimble competitors.”
  • 对于AI达到其全部潜力,企业必须将其重点从开发和建立转移到收集信息的数据科学和分析这些大规模数据集。换句话说,企业将需要雇用数据科学家来处理电力AI的信息和分析,而不是雇用建筑物自己的开发人员。

为您的企业中AI奠定基础

如果从所有这些信息中清除一件事,它’尽管您的企业绝对可以从AI中受益,并强烈考虑将AI列入至关重要的业务流程。但是,同时,这个AI不是’t a “set it and forget it”解决方案将神奇地解决您的所有问题。我们不’t have 钢铁侠’jarvis很少而且没有适当的技能和对AI功能的理解,新技术不会像预测一样有利。我们也不能忘记Gartner’S炒作周期,我们讨论的大部分都可以在沿线某处找到:

Gartner. Hype Cycle 2016

因此,作为一个考虑到您的企业的CIO,您还必须考虑建立整个新的数据科学家,数据工程师,域专家和统计数据团队。你需要敏锐的眼睛,可以理解和管理Gartner是指的“与AI相关的数据,分析方法和机器学习的复杂性。 ”

那么我们现在能做什么,如果发生这种剧烈的变化即将到来?好吧,那就没有’t意味着我们需要放弃船只和重做我们的一切’到目前为止建立起来。 Gartner建议企业的CDOS应该忙于投资于当前的员工,以制定艾都需要的新技能— specifically “作为AI实施的创造性和分析思维技能都需要两者。”