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Gartner 2019年人工智能成熟度曲線的超前趨勢(shì)

張慧娟 ? 來(lái)源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:張慧娟 ? 2019-09-20 13:40 ? 次閱讀
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Gartner的這種成熟度周期凸顯出人工智能正以多種不同的方式影響企業(yè)

根據(jù)Gartner對(duì)2019年的CIO議程調(diào)查,2018年至2019年間,部署人工智能(AI)的組織從4%增長(zhǎng)到了14%。

與幾年前相比,人工智能正在以多種不同的方式影響組織,當(dāng)時(shí)沒(méi)有其他方法可以替代使用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)構(gòu)建自己的解決方案。AutoML和智能應(yīng)用擁有較明顯的發(fā)展勢(shì)頭,其他方法也同樣值得關(guān)注——即人工智能平臺(tái)即服務(wù)(AIPaaS)或人工智能云服務(wù)。

亞馬遜Alexa、谷歌Assistant等公司在全球范圍內(nèi)取得成功的推動(dòng),對(duì)話人工智能仍是企業(yè)規(guī)劃日程中的首要內(nèi)容。與此同時(shí),諸如增強(qiáng)智能、邊緣人工智能、數(shù)據(jù)標(biāo)簽和可解釋的人工智能等新技術(shù)不斷涌現(xiàn)。

今年的成熟度曲線出現(xiàn)了許多新技術(shù),但被大眾所知曉的有價(jià)值或目標(biāo)的很少

Gartner 2019年人工智能成熟度曲線審查了在AI領(lǐng)域的創(chuàng)新和趨勢(shì)潮流,以及AI計(jì)劃范圍。快速跟風(fēng)者,首先應(yīng)該為AI設(shè)計(jì)一個(gè)商業(yè)案例。對(duì)于早期使用者來(lái)說(shuō),AI的可擴(kuò)展性是下一個(gè)挑戰(zhàn)。


今年的成熟度周期包含了很多新技術(shù),但被大眾所知曉的有價(jià)值或目標(biāo)的很少,而被主流應(yīng)用的則少之又少?!斑@并不代表AI是不可用的。這表示它將會(huì)發(fā)生改變,為了評(píng)估AI的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn),CIO需要為其設(shè)定現(xiàn)實(shí)的預(yù)期?!?Gartner副總裁分析師Svetlana Sicular表示。

以下是Sicular重點(diǎn)介紹的人工智能技術(shù),這些技術(shù)必須在CIO的計(jì)劃上,才能在未來(lái)兩到五年內(nèi)對(duì)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型產(chǎn)生巨大影響。

增強(qiáng)型智能(Augmented intelligence)

增強(qiáng)型智能是以人為中心的AI與人協(xié)作提高認(rèn)知能力的合作模式。它關(guān)注的是人工智能在提高人類(lèi)能力方面的輔助作用。

AI與人們互動(dòng),改善他們已經(jīng)知道的事物,可以減少日常失誤,并可以改善客戶(hù)互動(dòng)、市民服務(wù)和病人護(hù)理。增強(qiáng)型智能的目標(biāo)是提高自動(dòng)化的效率,同時(shí)輔以人性化和常識(shí)來(lái)管理決策自動(dòng)化的風(fēng)險(xiǎn)。

聊天機(jī)器人(chatbots)

聊天機(jī)器人是AI的代表,影響著人們所有可交流的領(lǐng)域,比如汽車(chē)制造商KIA,它每周與11.5萬(wàn)名用戶(hù)對(duì)話,或者Lidl的Winebot Margot,它提供購(gòu)買(mǎi)葡萄酒的指導(dǎo)和食物搭配方面的建議。

聊天機(jī)器人可以基于文本或語(yǔ)音,也可以?xún)烧呓Y(jié)合,并依賴(lài)于極少人為干預(yù)的腳本響應(yīng)。

常見(jiàn)的應(yīng)用程序存在于HR、IT幫助臺(tái)和自助服務(wù)中,聊天機(jī)器人在客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)產(chǎn)生極大影響,尤其是改變了客戶(hù)服務(wù)的執(zhí)行方式。從“用戶(hù)學(xué)習(xí)界面”到“聊天機(jī)器人正在學(xué)習(xí)用戶(hù)想要的東西”的轉(zhuǎn)變,意味著對(duì)員工入職、工作效率和培訓(xùn)的更大影響。

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning,ML)

機(jī)器學(xué)習(xí)可以解決業(yè)務(wù)問(wèn)題,如個(gè)性化的客戶(hù)服務(wù)、供應(yīng)鏈推薦、動(dòng)態(tài)定價(jià)、醫(yī)療診斷和反洗黑錢(qián)。ML使用數(shù)學(xué)模型從數(shù)據(jù)中提取知識(shí)和模式。隨著組織面臨的數(shù)據(jù)量的指數(shù)增長(zhǎng)和計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn),ML的使用也在增加。

目前,ML被用于多個(gè)領(lǐng)域和行業(yè),以推動(dòng)改進(jìn),并為業(yè)務(wù)問(wèn)題找到新的解決方案。美國(guó)運(yùn)通使用數(shù)據(jù)分析和ML算法來(lái)幫助檢測(cè)幾乎實(shí)時(shí)的欺詐行為,以節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元的損失。沃爾沃利用數(shù)據(jù)幫助預(yù)測(cè)零部件何時(shí)可能出現(xiàn)故障,何時(shí)需要維修,從而提高了其汽車(chē)的安全性。

AI治理

組織不應(yīng)該忽視AI治理。他們需要意識(shí)到潛在的監(jiān)管和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。Sicular說(shuō):“AI治理是制定政策,對(duì)抗AI相關(guān)的偏見(jiàn)、歧視和AI其他負(fù)面影響的過(guò)程?!?br />
確定數(shù)據(jù)源和算法的透明度要求,減少風(fēng)險(xiǎn)并增強(qiáng)信心。

為了發(fā)展人工智能治理,數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者和CIO應(yīng)該關(guān)注三個(gè)領(lǐng)域:信任、透明度和多樣性。他們需要關(guān)注對(duì)數(shù)據(jù)源和人工智能結(jié)果的信任,以確保人工智能的成功使用。他們還需要確定數(shù)據(jù)源和算法的透明度要求,以降低風(fēng)險(xiǎn),增強(qiáng)對(duì)人工智能的信心。此外,應(yīng)該確保數(shù)據(jù)、算法和觀點(diǎn)的多樣性,以追求人工智能的道德倫理和準(zhǔn)確性。

智能應(yīng)用

大多數(shù)組織對(duì)獲取AI功能的偏好正在發(fā)生改變,更傾向于將其用于企業(yè)應(yīng)用程序中。智能應(yīng)用是具有嵌入式或集成AI技術(shù)的企業(yè)應(yīng)用,通過(guò)智能自動(dòng)化、以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的分析和指導(dǎo)建議來(lái)支持或替代基于人工的活動(dòng),以提高生產(chǎn)力和決策制定。

今天,企業(yè)應(yīng)用程序供應(yīng)商正在他們的產(chǎn)品中嵌入AI技術(shù),并引入人工智能平臺(tái)功能——從企業(yè)資源規(guī)劃到客戶(hù)關(guān)系管理,再到人力資源管理,再到勞動(dòng)力生產(chǎn)率應(yīng)用程序。

CIO們應(yīng)該向他們的外包軟件供應(yīng)商提出要求,需要他們?cè)诋a(chǎn)品路線圖中概述如何結(jié)合AI,以高級(jí)分析、智能流程和高級(jí)用戶(hù)體驗(yàn)的形式增加業(yè)務(wù)價(jià)值。

來(lái)源:Gartner
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