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[導讀] (文章來源:教育新聞網) 大規(guī)模實施人工智能的最大障礙不在于技術,而在于人類和商業(yè)實踐。普華永道在一份新報告中發(fā)現,公司正在縮減人工智能的雄心。有什么挑戰(zhàn)?測量投資回報率,批準預算并培訓

(文章來源:教育新聞網)

大規(guī)模實施人工智能的最大障礙不在于技術,而在于人類和商業(yè)實踐。普華永道在一份新報告中發(fā)現,公司正在縮減人工智能的雄心。有什么挑戰(zhàn)?測量投資回報率,批準預算并培訓現有員工。普華永道(PwC)在2020年AI預測報告中指出了運營障礙,并強調了高管們對持續(xù)承諾的需求。

高級領導知道這一浪潮即將到來:“百分之九十的接受調查的高管認為,人工智能提供的機會多于風險,近一半的人預計人工智能將擾亂其地理市場,業(yè)務所在的領域或兩者?!蓖瑫r,在1062位受訪者中,只有12%的受訪者表示他們計劃破壞自己的行業(yè),這表明“幾乎有四倍的受訪者擔心破壞自己的計劃。”

這是更無聊但重要的部分之一:確定AI可以在哪些方面產生最大的業(yè)務影響,并建立成功所需的技術和人員能力。將AI指向沒有任何人想閱讀的文書工作。該報告的作者說,使用AI進行有效操作和提高生產率的最佳方法是使用該技術從稅單,提貨單,發(fā)票和其他文檔中提取信息。尋找整個企業(yè)中常見的任務以創(chuàng)建可重用的AI解決方案,例如用于處理非結構化文本的模型。

這是重新思考技能提升工作的一部分—如果您僅向非技術員工提供技術培訓,那您做錯了。通常,跨業(yè)務部門的協(xié)作對于轉型技術至關重要,跨團隊的技能提升也是其中的一部分。

報告建議將優(yōu)先考慮給予不同的專家說其他專業(yè)語言的能力。為了鼓勵跨職能的協(xié)作,公司應“創(chuàng)建“多語言”團隊,由數據工程師,數據倫理學家,數據科學家和MLOps工程師組成應用程序開發(fā)和業(yè)務團隊的一部分。另外,在業(yè)務方面培訓技術團隊成員,使每個人都說相同的語言。

正如接受調查的50%的高管所認可的那樣,團隊成員“需要為人們提供立即的機會和激勵措施,使他們能夠運用所學知識,從而使知識變成提高績效的現實技能?!逼杖A永道發(fā)現,只有大約三分之一的受訪者“完全解決了與數據,人工智能模型,輸出和報告有關的風險”。報告作者建議公司以行動來支持自己的話。普華永道的負責任AI工具包列出了負責任AI的以下五個方面:管治,可解釋性和可解釋性,偏見與公平,穩(wěn)健性和安全性,道德與規(guī)范。

調查發(fā)現,大約50%的高管正在接受“可擴展性”挑戰(zhàn)。該報告還建議與風險和合規(guī)職能部門合作,以開發(fā)正確的AI標準,控制,測試和監(jiān)視。公司還需要用于AI保證的預算,類似于用于網絡安全或云安全的預算。數據必須“準確,標準化,標記,完整,無偏見,符合法規(guī)并安全”。此步驟對于使AI大規(guī)模運行至關重要。

調查發(fā)現,只有三分之一的受訪者表示標簽數據是2020年的重點。該報告建議,即使AI的工作只集中在單個功能或流程上,對于公司來說,從組織的整個(和外部)收集安全,高質量的數據也至關重要。這是改進業(yè)務模型工作的一部分。企業(yè)應創(chuàng)建獨特的數據資產和認知資產:包含公司在特定領域的經驗和專業(yè)知識的AI模型。

要從AI項目中看到ROI,企業(yè)必須能夠利用這些新資產提供的見解和成果。這些工作至關重要,因為“ AI開發(fā)與軟件開發(fā)非常不同,需要不同的思維方式,方法和工具。”由于AI模型的開發(fā)需要“測試和學習”的方法,因此業(yè)務團隊還必須不斷學習和完善他們的方法。在今年接受調查的1062名受訪者中,有54%擁有企業(yè)高管職位,超過一半的人從事IT和技術職能,有36%來自收入在50億美元及以上的公司。這項調查是由普華永道研究公司進行的。
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