2017年1月31日
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人工智能的破坏力
得贡献者:帕内塔
cio应该神经网络和利基供应商导致人工智能的趋势。
不得不在一些在线出版物,财务总结和体育是人工智能(AI)所写,而不是人类。在医学领域,由于“计算机辅助诊断,计算机能够根据乳房摄影检查发现52%的乳腺癌妇女被正式确诊之前长达一年。在一些组织中,人工智能决定销售人员销售机会是值得的。
Gartner客户调查主题密切相关,人工智能从2015年到2016年增长了两倍。随着组织认识到AI扰乱商业潜力,兴趣是快速增长。
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“人工智能正在改变的方式组织创新和交流他们的流程,产品和服务,”说些微安德鲁斯、副总裁、知名分析师。“人工智能将继续推动企业和政府如何与客户交互变化和成分。”
2017年Gartner预测人工智能探索如何在企业发展和行业变化。
到2020年,20%的公司将把工人神经网络监控和指导。
神经网络需要监测和维护。认为人工智能技术可以作为成品交付没有进一步人力投资是失败的秘诀。而旧的基于规则的系统可以设置,配置,然后忽略了几年,神经网络需要再次培训新数据可用时,它本质上是不变的。事实上,神经网络只维护企业价值在无尽的再培训和强化循环。cio需要做业务用例,以确保项目提供必要的资源。
这将需要新的技能和一种新的方式来思考问题。那些背景设计,数据科学和逻辑可能比程序员倾向于认为更好的准备更多的结构化方法。此外,神经网络的责任将跨部门和在许多应用程序。cio必须确保它拥有选择平台的战略和治理。
到2019年,公司将取代亚马逊、谷歌、IBM和微软在推动人工智能经济破坏性的业务解决方案。
许多人工智能公司属于大型供应商的前雇员谁离开,形成一个公司在一个特定的行业,专注于人工智能或学者已经发现他们的纪律是突然有利可图的和令人兴奋的。这意味着有很多包装人工智能解决方案之前,应该考虑一个组织认为内部构建一个定制的人工智能的解决方案。打包选项需要更少的资源,可以更快的部署。
任何行业中有大量的数据,所以,人类不可能分析或自己理解它——可以利用人工智能。一些,比如医疗、中断的时机已经成熟。随着可用的数据量的增加,将会有一些工作需要实时决策,人类将能够匹配智能机器。这包括乳腺癌的例子,但也延伸到营销部门的决定。然而,AI的权力是有限的,cio必须帮助人类思维和机器分析相结合。例如,如果没有足够的可用数据,或者质量差的数据内容或结构,智能机器无法做出可靠的决策。
cio应该评估业务流程来识别,人工智能可以是有益的对于每一个企业。具体看缺医少药地区的公司非常大量的数据,但是缺乏分析。这些领域可能受益于增加和改善人类决策的能力。
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