科技棱鏡未來技術(shù)趨勢分析
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)在各行各業(yè)獲得了越來越廣泛的應(yīng)用,它們可以自動地執(zhí)行數(shù)據(jù)處理任務(wù),讓人們有更多的時(shí)間充分利用自身的經(jīng)驗(yàn)、創(chuàng)造力和直覺,因此機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)并不是在取代人類,而是在增強(qiáng)人類的才能。這些系統(tǒng)主要通過以下兩種方式提高生產(chǎn)力:一是提供預(yù)測來輔助人類做出決策,二是實(shí)現(xiàn)決策的完全自動化。
越來越多的機(jī)器自主決策技術(shù)的應(yīng)用可能會對我們的生活產(chǎn)生重大影響,并需要從倫理角度加以考量。這推動了針對可解釋的人工智能(XAI)和更強(qiáng)的人工智能治理流程的研究,也引發(fā)了業(yè)界的關(guān)注。
相關(guān)預(yù)兆信號包括:
? 對人工智能研究和應(yīng)用的投資迅速增長。彭博社估計(jì),在美國 2019 財(cái)年,民間在人工智能的支出增長了 22% ,而政府支出增長了近 70%
? 就業(yè)市場出現(xiàn)了對機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和數(shù)據(jù)專家的巨大需求。根據(jù)領(lǐng)英的數(shù)據(jù),人工智能專家是 2020 年增長最快的工作類別
? 機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能初創(chuàng)企業(yè)、專業(yè)產(chǎn)品和并購數(shù)量增長。截至本報(bào)告編寫之時(shí),Angle.co在“機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)”類別中,共列出了 5,711 家公司和 2,790 名投資者
? 現(xiàn)有工作和角色正在發(fā)生變化。機(jī)械式任務(wù)正在逐步自動化,人類工作者獲得機(jī)器輔助,得以從機(jī)械式任務(wù)中解放出來,自由地利用自己的經(jīng)驗(yàn)和直覺來創(chuàng)造價(jià)值。例如,亞馬遜宣布到 2025 年,將投入 7 億美元幫助美國約 10 萬名工作者從事更高技能的工作
機(jī)會
人工智能工具和機(jī)器學(xué)習(xí)工具的快速發(fā)展主要將使企業(yè)在兩個(gè)方面受益。對于員工而言,普通的重復(fù)性任務(wù)將實(shí)現(xiàn)自動化,這會促進(jìn)其提高生產(chǎn)力,從而提高效益和產(chǎn)出。員工將能夠更加自由地專注在那些需要人類的創(chuàng)造力和聰明才智的高價(jià)值活動上,例如開發(fā)新產(chǎn)品或進(jìn)行服務(wù)創(chuàng)新。這將對員工士氣和整體企業(yè)業(yè)績產(chǎn)生積極的影響。
應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以減少不一致性和人為錯誤的概率,并縮短交付產(chǎn)品或服務(wù)的周轉(zhuǎn)時(shí)間,從而顯著提高客戶滿意度,最終提升客戶留存率。企業(yè)還可以利用基于數(shù)據(jù)的解決方案深入了解和準(zhǔn)確預(yù)測客戶需求;不過,在此過程中,企業(yè)需要謹(jǐn)慎行事,確保尊重客戶隱私,符合安全要求。
我們所看到的當(dāng)前形勢
我們發(fā)現(xiàn),人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對方方面面都產(chǎn)生了巨大的影響,包括從市場營銷和客戶服務(wù),到員工敬業(yè)度和招聘等。其中一個(gè)最有前途的應(yīng)用是改進(jìn)制造業(yè)中的預(yù)測性維護(hù)。通過從聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以幫助企業(yè)提前發(fā)現(xiàn)裝配流水線或產(chǎn)品可能出現(xiàn)的問題,避免可能造成重大損失(并且引起客戶不滿)的缺陷或停機(jī)。我們與一家制造商合作,構(gòu)建了一個(gè)啟用人工智能的應(yīng)用程序,它可以預(yù)測其售出的重型設(shè)備何時(shí)可能需要維修或維護(hù),并提醒客戶對接團(tuán)隊(duì)進(jìn)行跟進(jìn)。這個(gè)解決方案為主動預(yù)期性售后服務(wù)創(chuàng)造了條件,提高了客戶滿意度,同時(shí)還可以帶來新的銷售機(jī)會。
值得關(guān)注的趨勢
對采納者的建議
? 建立對數(shù)據(jù)的信任。采納者應(yīng)該為團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建基于可用數(shù)據(jù)的人工智能模型。這就意味著數(shù)據(jù)必須是充分透明、準(zhǔn)確和可靠的,這樣團(tuán)隊(duì)才會通常相信任何由它作出的決定都是合理和明智的。
? 了解并溝通機(jī)器決策在哪些方面存在偏見和倫理問題。創(chuàng)建一個(gè)框架來跟蹤記錄您將要做出的敏感決策,描述您期望這些決策如何影響各個(gè)利益相關(guān)者,并說明您將如何發(fā)現(xiàn)潛在的意外后果。確保這些決策能夠得到充分的解釋,并可追溯到“源頭”。
? 為當(dāng)前的流程創(chuàng)建定量的基線度量。使用價(jià)值流分析等方法,對當(dāng)前流程進(jìn)行定量基準(zhǔn)測量,以識別具有重大自動化機(jī)會的領(lǐng)域,這些是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生最大潛在收益的地方。定期查看并更新這些信息,以衡量人工智能 / 機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)行的效果,并確保自動化始終是有針對性的,而不是所有問題的默認(rèn)方案。
? 理解員工對“機(jī)器人將取代我們”的擔(dān)憂。支持他們學(xué)習(xí)協(xié)同算法來開展工作,明確傳達(dá)最終目的是讓員工有更多精力從事更有意義的工作。為員工制定明確的過渡和職業(yè)發(fā)展計(jì)劃,使他們不斷成長,能夠勝任由重復(fù)性任務(wù)自動化所帶來的新崗位。
? 考慮人機(jī)協(xié)作是否有助于提供更多的客戶價(jià)值。而不是將自動化純粹視為取代人工和降低成本的一種方式。隨著現(xiàn)有員工在單調(diào)事務(wù)上花費(fèi)越來越少的時(shí)間,他們應(yīng)該把對業(yè)務(wù)和客戶的理解和洞見,用于有效地提升客戶體驗(yàn)。對于一個(gè)團(tuán)隊(duì)而言,任何人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案是否適用的評判標(biāo)準(zhǔn)不應(yīng)是提升內(nèi)部效率,而應(yīng)在于增加客戶價(jià)值。
Danilo Sato總監(jiān)技術(shù)顧問: “…隨著人們對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的信心不斷增強(qiáng),到 2022 年,企業(yè)不再將這些技術(shù)用于孤立的解決方案中,而是會 將它們引入更多的核心業(yè)務(wù)功能。我們還發(fā)現(xiàn),考慮到對員工、客戶和整個(gè)社會的影響,企業(yè)在應(yīng)用數(shù)據(jù)的方式上更加謹(jǐn)慎和有選擇性,并且會采取措施確保這些系統(tǒng)更加透明?!?/p>
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