Искусственный интеллект, Мнение
Развенчание мифов об искусственном интеллекте
1. «Искусственный интеллект - это причуда / шумиха / модное слово».
Сначала слон в комнате поднимается, и нет места, чтобы притвориться, что не замечает его. Об организациях и людях, которые думают об искусственном интеллекте (ИИ) как об увлечении / простом шумихе / модном слове, у меня есть вот что:
Нет больше пресной воды с основных горок, отправляйтесь в глубины океана прикладной науки.
При этом те, у кого есть краткий и применяемый план ИИ, смогут реализовать реальные преимущества и закрыть пробел в возможностях в цифровую эпоху с помощью более эффективных решений и финансовых возможностей. разумные эффективные результаты. Другие, которые следят за псевдо-ИИ (притворяются, пока вы не сделаете из него что-то вроде людей), будут наслаждаться рентабельностью инвестиций (риском игнорирования) ИИ.
Этот миф также вызвал нестабильность в названиях, которые организации присваивают своим руководителям и бизнес-направлениям (например, Chief Digital, Chief AI, Chief Transformation, Chief Data Officers).
Здесь находится окончательное понимание: как бы вы объяснили, когда жизнь развивается не в соответствии с вашими предположениями? Или, скажем так, как бы вы объяснили, что другие поступают так, будто они оспаривают все предположения?
2. «Привлечение специалистов по анализу данных в команду решит все проблемы, связанные с искусственным интеллектом».
Это частая ошибка. Организации не должны искать многолетний опыт в какой-либо области науки, если вся организация является новичком в этой области. Культура съест такие бессознательные попытки.
Во-первых, нам нужны защитники, чтобы сосредоточиться на людях, характере и талантах, а не на технологиях как таковых. Преобразование начинается на индивидуальном уровне. В ответ вы правильно говорите: «Скорость важна». но это соображение связано с тем, что вы чувствуете FOMO, организационный изоморфизм и голод по скорости в результате цифровых потрясений. Когда организации видят демонстрацию ИИ разрушителями, они нетерпеливо рассматривают это как мгновенный успех / провал.
После того, как вы заложите основу для соответствующей цифровой культуры, вы можете сначала разработать инициативы в области искусственного интеллекта меньше-быстрее-лучше. Наконец, среди вопросов 5W1H об ИИ критически важны «Почему» и «Как», а не «Что». Не стоит сразу бросаться изучать новые цифровые технологии (попытка «Что это такое?»). Скорее, мы должны сосредоточиться на том, «почему» и «как» эти технологии появились именно сейчас, а не десять лет назад, хотя в литературе они присутствовали на протяжении десятилетий. С помощью аналогии нельзя выучить новый язык, запомнив его лексику (то есть, что), тогда как он / она может узнать, наблюдая «Почему» и «Как» используются слова / предложения.
3. «Нет бюджета на команду / инновации / трансформацию, нет необходимости в ИИ».
Вы когда-нибудь слышали о виртуальных специалистах по данным? Или наука о данных как услуга? Сегодняшний мир позволяет нам получать доступ к любой информации практически бесплатно. Постоянно растущие упоминания и потребности в специалистах по данным объясняются асимметрией информации среди руководителей организации. CXO сказал: «Нам нужна наука о данных», а затем HR сказал: «Выполните поиск по ключевому слову: наука о данных». В то время специалисты по обработке данных считались пришельцами, и в названиях была тенденция помещать науку о данных. К счастью, те времена почти прошли.
Люди, использующие ключевое слово, не знают, что есть ученые, посвятившие свою жизнь аналитике данных, машинному обучению (ML), обработке естественного языка (NLP) и AI. Таким образом, охватить людей, которые буквально осведомлены, не так просто, как поиск по ключевым словам. Конечно, можно встретить и тех, кто образно притворяется.
4. «Нам нужно покупать ИИ, мы не можем его построить».
Это просто бегство от ИИ, если нет веских оснований для решения купить. Прежде чем ваша монетизация перейдет на путь ИИ, вам необходимо принять обоснованное решение: покупать или строить.
Я связываю эти безосновательные решения о покупке с установкой на данность, тогда как само строительство является примером установки на рост. Таким образом, это звучит неплохо и легко опереться на поставщиков / поставщиков высоких технологий, приобретая их продукты / услуги, связанные с ИИ, но тогда рост организаций будет ограничен с точки зрения ноу-хау, внутреннего предпринимательства и непрерывного обучения. Кроме того, организации не смогут преодолеть аспект избегания неопределенности в своей культуре и бросить вызов статус-кво, если они бросят мяч другим.
Да, искусственный интеллект неуверен для некоторых людей, и они могут искать способы избежать этого (например, тот, кто потратил десятилетия на бизнес-аналитику, ERP и CRM и наблюдал неопределенную массу, которую они создали, может предпочесть оставаться в комфорте зона). По крайней мере, попробуйте построить его самостоятельно, быстро экспериментируйте и быстро потерпите неудачу. Это беспокойное переосмысление цифровой эпохи. Тогда вы быстрее реализуете / монетизируете.
5. «Упоминание ИИ - это попытка ИИ».
Уважаемые рекламодатели, информируем вас о том, что, когда вы упоминаете ИИ в своих объявлениях, вы не приносите никакой пользы, и это не имеет никакого научного значения. На вашем месте я бы потратил этот рекламный бюджет на рост команды и попытки создать культуру, способную работать с ИИ. Если есть научные усилия, хорошо, продемонстрируйте их! Но если нет, не стесняйтесь использовать термин AI (например, чтение QR-кода определенно не AI).
Более того, существует неправильное представление о месте ИИ, машинного обучения, НЛП и анализа данных в научной литературе, но в большинстве случаев ИИ выбирается для любых попыток из-за его причудливого впечатления. Хорошо, вы выбираете руководителя отдела машинного обучения или руководителя отдела искусственного интеллекта. Последнее звучит лучше, правда? Поэтому отнеситесь скептически к тем, кто говорит вам использовать фразы AI в рекламных объявлениях или в любой форме презентации.
