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导读: 虽然目前离真正的人工智能还有一段距离,但很多企业正在利用人工智能和自动化(如机器学习)来促进业务运营,推动创新,并改善客户体验。

虽然目前离真正的人工智能还有一段距离,但很多企业正在利用人工智能和自动化(如机器学习)来促进业务运营,推动创新,并改善客户体验。

人工智能和自动化正在改变各行业的商业环境,希望通过智能的自动化技术提供新的机会。一些企业采用这些新兴技术处于行业领先地位,其他企业却在这方面停滞不前。

企业的管理者和决策者越来越意识到人工智能和自动化所带来的好处,但一直存在一些问题:“这对我的企业来说是否合适?它是如何解决问题的?”

随着这些新兴技术在商业运作中的广泛应用,也给人力资源带来挑战、危险和潜在的风险。这个特性将检查所有这些方面,并希望全面了解企业中的人工智能和自动化。

什么是人工智能?

人工智能(AI)实际上是描述智能自动化过程的总称,如机器学习、自然语言处理(NLP),认知计算、深度学习等。真正的人工智能就是指计算机或机器人可以像人脑那样思考和行动。事实上,人工智能如果发展到像电影中演绎的那样先进,还有很长的路要走。

目前,很多企业正在使用自主流程来改善运营,并改变客户服务的面貌(例如采用人工智能的聊天机器人),同时将创新推向新的高度。人工智能是可以解决特定问题的一组算法,它可以最好地处理大量高质量的大数据。

未来几年,几乎每个行业都会受到人工智能和自动化的影响和转变。这对于制造业(或许比其他行业)更为重要,这是目前看到在运营中实施这些技术可以获益的一个行业。在接下来的五年中,这些使用机器人和自动化等技术的智能工厂将成为新的全球经济的催化剂,并预示着正在实施“工业4.0”。

在制造业方面,人工智能开始并将触及供应链的每个阶段,无论是物流、制造还是维护。富士通公司制造、公用事业和服务首席技术官Graeme Wright解释道,“由于产量在制造业中至关重要,人们将看到采用更多的人工智能提高产量。”

企业管理者和决策者现在意识到传统的商业模式根本不会在频繁中断的商业环境中发挥作用。“高级管理人员必须采用人工智能的方式重新设计他们的业务。”Virtusa公司数字解决方案全球主管Frank Palermo解释道,“一个好的起点是组织可以使他们的繁重工作实现自动化,并专注于提供量身定制的个性化产品和服务,以满足客户不断增长的期望。”

人工智能的好处:有必要吗?

简单地说,人工智能和自动化就像其他一些新兴技术一样,将允许企业通过从更繁琐的任务中减轻员工的工作负担,提高灵活性和工作效率,以及促进创新来削减成本。

“事实上,如果做得好,实施这项技术将使企业增加产品和收入,并提供差异化的客户体验。”ISG公司负责英国、爱尔兰和荷兰的市场负责人Barry Matthews说。

人工智能和自动化从其他技术中脱颖而出,因为它有助于将其他技术推进到主流商业环境中。例如,人工智能将推进物联网的发展。Yandex公司机器智能与研究主管Misha Bilenko表示,人工智能对于处理来自设备的大量数据是必不可少的技术。

随着越来越多的数据来自物联网和虚拟现实设备等技术,人工智能和自动化将不仅是管理这些数据的必要条件,而且也是支持日益紧张的商业网络的重要因素。

“通过人工智能和机器学习驱动的网络,工作场所的复杂性和重复性将会缓解,因此更加敏捷。随着商业世界变得越来越无边界和更具竞争力,这是非常需要的东西。”思科公司在英国和爱尔兰的企业网络负责人David Goff解释道。

然而,要获得众多好处,组织及其决策者需要确保解决方案解决问题或弥补差距。 “没有明确的战略,投资回报就不太可能实现最大化。”Matthews澄清道。像人工智能和自动化这样的新技术无法实现。无论采用何种技术,企业领导者都需要确定修复或确定如何改进系统和实践的问题,以便将某些内容整合到运营中。

整合挑战

Spiceworks公司的一项调查发现,由于工作场所缺乏使用案例,50%的组织尚未实施人工智能。还有29%的受访者表示,安全和隐私方面的问题阻碍了人工智能的采用,紧随其后的是对成本的担忧。从这个角度来看,整合这项技术的挑战源于对未知的恐惧,而不是实际应用的恐惧。

实际上,在这个阶段并没有很多的企业使用这种技术,“因为虽然这种技术存在于消费者和利基案件中,但还没有为企业构建易于实施的解决方案。”Ivanti公司高级产品总监Ian Aitchison说道,“它处于成熟的早期阶段,消费者实际上已领先于企业。由于供应商将预先构建的人工智能技术作为提供给客户的服务优势,因此其应用变得更加容易。”

如果一个组织的领导团队确实决定整合人工智能和自动化,那么需要克服许多挑战,其中包括控制、缺乏技能和遗留系统。

人工智能和控制:企业必须能够控制人工智能制定决策的范围,即能够改变“不透明”的能力,而人工智能做出的决策不容易解释,人们希望其保持透明且能够解释其结果。Pegasystems公司首席技术官Don Schuerman解释道,“当欧盟通用数据保护法规等法规生效时,企业需要能够在透明和不透明的人工智能操作之间切换。如果没有重大改变,企业将如何控制技术?企业如何信任其采用的人工智能?因此,重要的是企业能够控制透明度,例如使用“T-Switch”。如果T-Switch切换到不透明设置,那么任何事情都会发生。如果将T-Switch切换为透明,则人工智能必须提供有关其行为的信息,并且将主动阻止执行任何不透明的操作。因为人们并不生活在非此即彼的现实世界中,Schuerman说,“实际上T-Switch将是一个从1(非常不透明)到5(完全透明)的滑块。”

缺乏技能和人工智能:全球数字技能危机得到了充分的证明,任何希望整合人工智能和自动化流程的组织都需要能够与之合作并了解技术的员工。“各行业将需要更多数据科学家,他们也是技术专家,并了解训练数据集的相关性,因为他们进行回归,并优化他们的机器算法。这将决定人工智能的智能程度。”NETSCOUT公司区域副总裁Michael Segal解释道。因此,找到合适的人员来整合这项技术对于希望从人工智能中受益的组织来说将是一项重大挑战。那么解决方案是什么?可以让更多的学生参与学校的STEM科目,而科技行业则为从大学和大学毕业生的职业提供更轻松的职业途径。其多样性问题也是一个因素,如果科技行业和教育系统能让更多女性对科技感兴趣,那么就会有更多的数字人才可供选择。

人工智能和遗留系统:许多大型企业都基于遗留系统,将任何新兴技术与这些系统集成是一项挑战。“许多企业都面临着自动化如何适应现有系统和流程的挑战。”NICE公司EMEA地区的机器人自动化和人工智能副总裁Sharon Einstein表示。遗留系统的这种负担可能是一个重大的障碍,同时也会带来不断增加的成本压力。“许多企业在弥合期望与现实之间的差距方面面临着重大挑战。”HCL科技公司副总裁兼首席技术官Kalyan Kumar解释道。

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