企业人工智能的十大战略趋势

slime2022-05-06 00:02

人工智能已经成为主流。各行各业的公司都开展了成功的概念验证,甚至成功地在生产中部署了人工智能。一些企业甚至已经实施了他们的人工智能和机器学习战略,并且各种项目在整个企业中激增,同时还配备了最佳实践和管道。如今,处于人工智能成熟曲线前沿的公司正在大规模使用人工智能。

企业人工智能的十大战略趋势

人工智能在企业中部署方式的整体成熟度正在改变企业对人工智能战略价值的看法——以及改变他们希望在何处收获人工智能的好处。以下是行业专家们如今所看到的企业人工智能的十大战略趋势。

1、人工智能开始发挥实际作用

在人工智能的早期,各个项目完全由数据科学家来推动。数据科学家们拥有数据和算法,可以自由地想办法来使用一些新工具,以解决业务问题。有时,他们可以成功解决问题。如今,这种局面发生了很大的变化。

企业领导者们已经从成功项目的案例中吸取了经验,并且对人工智能可以为他们做哪些事情有了更多的了解。因此,企业现在不太愿意投资于那些商业价值不明确的概念验证,这一趋势表明,业务部门日益成为人工智能应用的主导者。

2、人工智能渗透到整个企业中

两年前乔丹来到霍尼韦尔公司时,她的第一个大项目是实施一个数据仓库战略,将所有来源的全部交易数据汇集在一起。

“每个职能部门、每个业务部门都有一个数字议程,”她说。例如,霍尼韦尔公司已将其所有合同数字化。她表示,这意味着总共有超过100000份合同。她指出,这些合同为公司提供了大量的数据,可用于帮助为几乎任何职能领域构建人工智能解决方案。

例如,借助人工智能,对于那些受通货膨胀或定价问题影响的区域,霍尼韦尔公司的所有合同现在都可以被自动审查,乔丹说。“任何人都不可能仔细检查100000份合同。”

同样,有了完整的库存数据,霍尼韦尔公司现在能够了解哪些库存是废品,哪些是可重复使用的,从而在更有效管理原材料方面可以做出明智的决策,乔丹表示。

“我们看到人工智能出现在每个职能领域中,”她说。“财务、法律、工程、供应链,当然还有IT领域。”

3、借助人工智能快速推进自动化

这是霍尼韦尔公司积极推动自动化项目的第三年。如果有重复性工作,则公司将会尝试使其自动化。“今年我们可能有100个项目,”乔丹说。“这些项目将使我们在全球各地公司自动完成某些工作。”

她补充说,霍尼韦尔公司正在努力使这些自动化流程更加智能。“我们将在这些自动化机器人中植入更多的人工智能,”她说。“这意味着自动化机器人变得更聪明。”

另一家从基础的、基于规则的自动化起步的企业是博思艾伦咨询公司(Booz Allen Hamilton)。博思艾伦咨询公司人工智能业务副总裁贾斯汀·尼罗达(Justin Neroda)表示,现在我们正在将人工智能和机器学习整合到这些自动化流程中,以使其适用于更广泛的业务工作。

他表示,人们从最简单的自动化开始。“然后,他们会问自己,‘我还能使哪些工作自动化?’之后,他们会发现这需要使用人工智能和机器学习。”

他表示,人工智能驱动的自动化可有助于企业应对人员短缺或处理大量工作。“或者一半的工作可以自动化,然后,人们可以去处理其中最难的一部分工作。”

4、利用人工智能获得更大收益

麦肯锡咨询公司的辛格拉表示,大规模实施人工智能还存在一个重要的变革管理要素。他表示,这需要了解人们将如何使用人工智能,这些信息不是来自技术人员单独工作,而是来自技术人员、学科和业务专家的结合。

“如果我必须要使用人工智能,那么我会告诉他们去了解三个不同的人工智能领域,而这三个领域使用人工智能的可能性微乎其微,”他说。“但人工智能自动融入工作流程的程度越高,我们成功的可能性就越大。我改变别人行为的程度越少,我就越有可能被接受。”

5、人工智能战略需要集体的转变

在初期概念验证取得成功后,企业通常会建立人工智能卓越中心,以实施这一技术,并培养人才,积累专业知识和最佳实践。但当一家公司达到临界质量水平,那么就有必要拆分一些卓越中心以及整合人工智能技术,并将专家们直接调入到最需要他们的业务部门。

麦肯锡咨询公司的辛格拉说:“对于那些不太成熟的企业来说,拥有一个卓越中心是有价值的,它可以接纳人才,并在整个机构内开展学习。”“没有卓越中心,企业通常没有能力扩大规模。有才华的人希望和其他志同道合的人在一起。而经验不足的人可以在卓越中心内受益,因为他们可以在此成长或学习。”

过早地拆分卓越中心会削弱其影响力,并降低公司在多个业务领域中迭代和复制成功项目的能力。

“但从更长远来看,随着你达到一定的成熟度和规模,同时拥有深厚的人工智能专业知识和领域专长的技术人员的好处就是促成真正的业务成功,”他说。“但只有当你具备一定规模时。”

Insight公司的优秀工程师Amol Ajgaonkar表示,业务问题分散于各处。

“业务问题不会集中在一个地方,因此,你不能指望进行集中式的人工智能部署,”他说。“这些部署工作也必须分散开。但你确实需要制定一个会影响某一业务的集中化人工智能战略。”

他补充说,或者是可影响多种业务的人工智能战略,例如收入、成本节约或市场定位。

与许多其他公司一样,博思艾伦咨询公司也是从一个核心人工智能团队开始。“但在过去的一年里,我们真的一直在扩大这一团队,”博思艾伦咨询公司人工智能业务副总裁贾斯汀·尼罗达(Justin Neroda)说。“我们通过那家拥有人工智能专家的公司而组建了一些小团队。但在扩大团队之前,你必须达到一个临界质量,否则就会分崩离析。”

“这是我们在自己公司和与我们合作的客户中所看到的情况,”他补充道。

6、人工智能触发业务流程转变

当企业第一次开始使用人工智能时,他们通常会在业务流程中寻找人工智能可以发挥作用的单个步骤。Genpact公司首席数字官Sanjay Srivastava说:“您可以将业务流程分解成多个部分,将每个部分数字化,然后使用人工智能来提高效率。”“但归根结底,该业务流程本身是一样的。它的每一部分都变得更好、更快、更便宜——但流程本身并没有改变。”

但他表示,人工智能也有可能从根本上改变业务流程。例如,Genpact公司为客户做了大量的账户处理工作。

“当我们将人工智能应用于处理发票时,我们可以知道哪些发票将会出现争议,”他说。“我们可以找出投资组合中的哪一部分具有最高风险。”

他表示,借助人工智能的预测能力,整个流程可以重组。“当你应用人工智能时,你可以考虑端到端的价值链,并可以对其进行彻底地重组。”

7、机器学习操作(MLOps)成为现实

根据麦肯锡公司2021年底发布的一份报告,不同企业从人工智能中获得最大利润增长的一个区别是,它是否使用了机器学习操作。

电气与电子工程师协会(IEEE)成员、Augment Therapy公司(一家儿科物理疗法技术公司)的云和新兴技术业务负责人卡门·丰塔纳(Carmen Fontana)表示,这是人工智能领域的下一个大趋势。丰塔纳之前是Centric Consulting公司的云和新兴技术业务主管。

她表示,我们的目标是将机器学习从理论转化为实践。“两三年前,这是一个新兴的领域,人们认为他们必须这样做,”她说。“但我们在实践中并没有看到很多应用。”然而,如今,她看到了一些成熟的工具和方法,使企业能够在训练、部署和监控人工智能模型方面变得更加严格。

“这对于让人工智能和机器学习技术制度化大有帮助,”她说。“我在我们的客户身上看到了所有这一切。市场发生了巨大变化。”

8、企业铺设人工智能管道

博思艾伦咨询公司的尼罗达表示,我们目前与客户正在实施大约150个不同的人工智能项目。但在过去的一年里,我们公司已经开始摆脱这种一次性模式。

“在过去的一年半里,我们一直在模块化功能和端到端管道方面进行投入,”他说。

人工智能的成功不仅仅需要一个工作模型。他表示,随着数据的变化和模型的不断完善,还需要一个完整的过程来维护这一模型。

“最大的挑战是如何将所有工具捆绑在一起,”他说。“我们一直在努力将其标准化,并构建一些可重用的组件,以跨不同项目进行使用。”

9、组织机构希望建立对人工智能的信任

随着员工和高管对人工智能越来越熟悉,他们越来越相信人工智能可以做出关键业务决策——即使有时这些决策与人类的直觉相悖。

Blue Yonder公司的战略顾问兼创始人迈克尔·费恩特(Michael Feindt)最近与一家英国大型食品零售商合作,后者正深陷与疫情相关的供应链困境。他表示,当该公司使用手动流程来管理其供应链时,有大量货架空空如也。此外,还缺乏有知识、有能力和愿意做这项工作的人。

自动化的人工智能系统可以降低成本和提高绩效。然而,当疫情来袭时,人们想关闭自动系统。“但后来他们发现,自动系统的适应速度比人类快得多,”他说。

因此,该公司没有关闭这些自动系统,反而将这些系统扩展到门店以及配送中心。其结果是空货架和扔掉的食物垃圾都减少了。此外,门店经理可以不再每天花两个小时来微调他们的订单,而是花更多时间来提高客户满意度。

费恩特表示,还有一些其他方法可以建立人们对人工智能的信任。“有些人很挑剔,基于他们多年的经验,并不相信人工智能可以做出与他们同样的好决策,”他说。添加一些可解释特性,将有助于缓解这些问题。具有可解释功能的人工智能,是指该系统可以向人类用户解释,哪些因素导致它做出这一决定。

10、新的业务模式可能出现

在某些领域,人工智能正在创造前所未有的机遇。例如,自动驾驶汽车有可能改变社会,并创造全新的业务类型。但人工智能驱动的业务转型也可以在较小的范围内发生。

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