Gartner:CIO人工智能指南

2018-02-26 01:14:43
佚名
通过考虑这些风险和机会的领域,CIO们可以将AI的炒作与现实分开。 当一家公司意识到其收到的电话中有30%来自客户询问订单状况时,它的领导层想知道人工智能(AI)是否能够帮助管理交互。简短的回答:是的,一个虚拟...

通过考虑这些风险和机会的领域,CIO们可以将AI的炒作与现实分开。

当一家公司意识到其收到的电话中有30%来自客户询问订单状况时,它的领导层想知道人工智能(AI)是否能够帮助管理交互。简短的回答:是的,一个虚拟的客户助理可以回答从“我的订单”到“我要等多长时间”等问题。但更大的问题是,人工智能能否以更有效的方式帮助公司。

Gartner副总裁兼杰出分析师惠特?安德鲁斯表示:“看看你今天在与客户的关键互动中如何使用技术发现业务时刻,并考虑如何提高这一时刻的价值。”“然后将人工智能应用到这些点上,以获得额外的商业价值。”

人工智能允许公司从各种各样的地方收集数据,并应用自我完善的分析来采取行动。

例如,公司和消费者之间的交互提供了关于客户的数据。当将信息与特定客户的其他数据相结合时(即,他们每Z周订购X数量的Y产品),公司可以利用人工智能进一步丰富这种互动之外的关系。

在未来的交互过程中,数据可能允许卖家向客户提出特定的问题,比如“我们知道你经常等待交付。”你想订阅这个产品还是订购更大的数量?“人工智能使公司能够从各种各样的地方收集数据,并应用自我改进的分析方法,这些分析可以在一定的粒度级别上采取行动。”

CIO的关键见解

Gartner副总裁兼杰出分析师Janelle B. Hill表示:“精明的CIO们正在与商业伙伴一起试验,以发现人工智能的顶级用例,以评估其颠覆市场和重塑现有商业模式的潜力。”

在开始一个成功的人工智能旅程之前,CIO们有三个关键的洞见。

1 数字业务正加速对人工智能的兴趣,这使得许多CIO急于建立适合自己企业的人工智能战略和投资计划。

在过去的几年里,人工智能技术创新的步伐令人震惊,主要来自小厂商。CIO们在教育他们公司的CEO和董事会关于人工智能的最新发展方面处于完美的地位,并说明人工智能将如何影响他们的业务和竞争格局。通过遵循这种方法,CIO可以潜在地颠覆传统的IT和业务之间的接触模型,从一开始就影响业务策略,而不是简单地开发执行项目,以跟踪执行团队的决策。

2 深度学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉是快速技术进步的主要领域,是CIO需要建立知识、专业技能和技能的领域。

机器学习、大数据、计算机视觉和语音识别等方面的新突破,提高了人工智能的商业潜力。但人工智能需要新的技能和思考问题的新思路。CIO必须确保它拥有AI解决方案的战略和治理。尽管试点的人工智能实验可以从小型投资开始,但为了全面投产,最大的投资领域是建立和留住必要的人才。这些技能包括特定人工智能技术的技术知识、数据科学、维护质量数据、问题领域的专业知识以及监控、维护和治理环境的技能。

3 人工智能技术的商业成功的市场条件是良好的,使人工智能足够安全,使CIO能够对潜在的应用程序用例进行调查、试验和制定策略。

语音识别、NLP和图像处理等功能得益于大数据处理和先进的分析方法,如机器学习和深度学习。领先的人工智能技术将在首席执行官们经常提到的三大商业目标中扮演越来越重要的角色——增加客户的亲密度,增加竞争优势和提高效率。CIO应该寻找将人工智能应用到这些领域的云SaaS应用程序。更丰富的AI解决方案的经验将帮助CIO构建业务案例,并确定当前生成技术的局限性,以了解填补人才缺口所需的技能。

“最重要的是你的企业应该在哪里使用人工智能,”安德鲁斯说。“如果你有兴趣探索人工智能,最重要的第一步就是追求对你的组织至关重要的东西。”

人工智能基础

对人工智能的常见定义集中在自动化上,因此常常忽略了IT和业务领导者所拥有的隐藏的机会。人工智能是一种模拟人类表现的技术,通常是通过学习它。

“CIO应该寻找关键的业务点,在这些点上,人类的相互作用或人类的专业知识会增加价值”

人工智能最常见的错误是关注自动化,而不是增加人工决策和交互。如果CIO只关注通过人工智能的进一步自动化,他们也会错过更多个性化和差异化的隐藏机会。人工智能可以增强人类的能力,因为它有能力对信息进行分类,并使预测速度更快,而且体积比人类自己完成的要高。

CIO应该寻找关键的业务点,在这些点上,人类的相互作用或人类的专长会增加价值。然后,他们应该考虑人工智能如何增强这些努力,以创造更大的价值。

常见的人工智能应用

通常,常见的人工智能应用程序会实时分析上下文交互数据和历史数据。

销售和营销:定制销售流程,个性化的客户沟通,将销售人员与买家匹配,提供个性化的定价。

服务:提供虚拟客户协助和分流,预测维护和即将到来的维修需求,将服务人员连接到客户,发现过程的缺口。

供应链:发现和纠正数据错误,发现供应链中的风险,提升物联网设备的视野和计划物流。

银行和金融服务:帮助客户使用聊天机器人访问他们的银行余额。

医疗保健:使用虚拟护理助理跟踪病人出院后的情况。

避免炒作

炒作并不总是坏事。在有限的范围内,它会促进人们的关注,激发创新和潜在的投资。一点点的炒作可能会激发人们对潜力的兴奋,而过多的炒作可能会导致虚假的希望和错误的规划假设。

如何将人工智能炒作与实现区分开来?

尽管人工智能提供了令人兴奋的可能性,但那些声称提供人工智能产品而没有任何真正区别的初创公司和成熟厂商的巨大增长,让潜在买家困惑,并模糊了更直接、更可靠的方法的价值。

“CIO们必须区分假人工智能和真人工智能。”

安德鲁斯说:“一个供应商给我们展示了一个聊天机器人,它的目的是为顾客和零售公司提供关于它所寄售产品的有用对话。”“然而,当我们询问聊天机器人如何从后续数据或客户的选择中改进自己的结论时,供应商表示该系统完全基于自己的规则,而这些规则通常是手动更新的。”

这可能会解决业务上的挑战,但这不是人工智能。

随着人工智能加速了炒作周期,并承诺永远改变业务,CIO们必须区分假人工智能和真正的人工智能产品。一种方法是让供应商描述其AI解决方案中使用的分析模型,并从那里推断出解决方案在给定情况下的执行情况。问一下系统是如何学习和仔细倾听自我学习的指标,人类必要的训练,或者仅仅是需要手工修改的花哨的“规则”。

询问供应商的3个问题。

当询问一个供应商时,确定以下三件事:

1 它的解决方案是什么AI学习方法?

2 要取得成功,需要具备哪些具体的技能和经验?

3 需要多少训练数据来“启动”解决方案,以及需要重新培训的频率?

这些问题的答案远远超出了传统的“演示”。“公司必须了解一个供应商的产品是如何使用人工智能的,以及它是否能很好地处理他们已经拥有的数据和过程。”

另一个需要考虑的因素是在产品中使用人工智能的原因,因为它引入了风险、复杂性和成本。

“人工智能系统不是静态的,它要求供应商完全投入到提高其灵活性和弹性上。”

因此,任何声称其产品包括人工智能的供应商也应该能够解释,如果没有人工智能,它将如何使最终用户受益。除了验证人工智能是否使产品更好,还要了解特定供应商的AI产品在市场上是如何优于其他产品的。

在比较不同的人工智能产品时,询问厂商如何用他们的人工智能产品管理风险,以及如何超越竞争对手的方法。这一点尤其重要,因为许多供应商不了解使用人工智能的风险。

人工智能系统并不是静态的,要求供应商完全投入到提高其灵活性和弹性。通过与独立的数据科学家合作,或者在这个行业中活跃的参与者,找出供应商正在做什么来改进他们的产品。云SaaS部署可以促进供应商的持续创新,以及共享环境中潜在的其他参与者。

推进人工智能

当你采用人工智能来处理关键业务时,请牢记以下几点:

在你以前无法接触的领域寻找想法和可能性,因为你没有或者不能吸引足够的人才。

学习你的组织所独有的课程,并尽量减少那些在本质上更主流的课程。

调查并让你最有价值的员工了解他们角色的平凡方面,这些方面可以通过人工智能来解决。

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