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加速人工智能發展的9個技巧

責任編輯:cres 作者:Stephanie Overby |來源:企業網D1Net  2021-11-01 10:30:02 原創文章 企業網D1Net

很多企業如今在人工智能技術方面獲得了一些成功,IT團隊面臨著更快擴展人工智能項目的壓力。行業專家分享了有關如何加速企業采用人工智能并取得成果的技巧。
 
在許多企業中,有關人工智能技術的問題已經從“我們什么時候做?”轉變為“我們將如何加快速度?”
 
SAS公司人工智能和分析主管David Tareen表示,人工智能在新冠疫情期間通過了一些重要的測試。他說,“新冠疫情使人工智能和聊天機器人能夠回答大量與疫情相關的問題。計算機視覺支持遠程工作。機器學習模型對于對重新開放過程的影響進行建模變得不可或缺。”
 
人工智能的未來優勢仍然相當可觀。數字平臺提供商AHEAD公司的現場首席技術官Josh Perkins說:“人工智能旨在揭示由于可用數據量龐大而無法看到的東西。如果IT領導希望更廣泛地采用人工智能,那就是能夠通過洞察力和效率發現能夠產生真正業務價值的機會。”
 
這給IT團隊帶來了壓力,要求他們交付產品,并更加努力地克服在企業中擴展人工智能實施和采用方面存在的挑戰。
 
如何加快人工智能的采用和成功
 
人工智能專家對有關IT領導者可以采取哪些行動來加速其組織中的人工智能使用和成熟度提供了一些技巧。
 
(1)從最佳用例開始
 
Peter A.High說,“在通常情況下,企業領導者不知道從哪里開始。”他是《走向敏捷:如何將企業轉變為數字領導者》一書的作者以及技術和商業咨詢機構Metis Strategy公司的總裁。
 
High說,“人工智能和機器學習工作最好針對特定用例,它可能需要更廣泛的生態系統才能實現,尤其是在人工智能和機器學習人才匱乏的情況下。企業需要尋找優秀的用例,與商業領袖合作將它們變為現實,并參與更廣泛的生態系統以獲得洞察力、人才和技術幫助。”
 
(2)通過里程碑展示進展
 
網絡保險機構Cowbell Cyber??公司的數據科學負責人Ravi Rajan表示:“人工智能計劃中一個被忽視的挑戰是在交付切實結果之前所需的時間投入。如果有明確的目標和計劃的里程碑來展示進展,人工智能項目可以迅速實施。”
 
(3)不僅要開發人工智能團隊,還要制定行動手冊
 
企業可以對團隊進行哪些內部培訓?在哪里可以雇傭新的人才來幫助這一旅程?哪些外部合作伙伴將是轉型的關鍵?High說,“對這些問題的回答將有助于制定更可持續的計劃。”
 
(4)創建多管齊下的技能獲取方法
 
現在每個企業都需要大數據專家、流程自動化專家、安全分析師、人機交互設計師、機器人工程師和機器學習專家,這些人才并不容易招募。想要加速人工智能成果的企業需要啟動面向研究的智囊團未來工作認知中心的BenPring和EuanDavis所說的“技能復興”。
 
Pring說,“除了制定完善的招聘和保留計劃之外,企業還需要更加努力地利用現有人才。全面提升技能和內部職業發展的改革是成功完成這項基本任務所必需的多因素人力資源戰略的重要組成部分。”
 
(5)投資于數據交付
 
人工智能需要良好的數據。Rajan表示,在人工智能項目成功所需的所有其他活動的背景下,闡明與人工智能相關的工作至關重要。這意味著在數據收集、轉換、清理和規范化方面投入時間和資源,并圍繞實現人工智能業務成果所需的數據需求管理預期。Rajan說,“這絕對是至關重要的。”
 
(6)擴展數據源
 
確保企業的數據處于良好狀態是不夠的。Cognizant公司的Davis說,企業還需要引入更豐富的數據集和類型。開始研究心理、地理空間和實時數據——所有這些措施都有可能推動更好的以人工智能為中心的性能。
 
Davis說:“管理這些數據并使其有助于人工智能系統的查詢和利用,是邁向數字化成熟的重要一步。如果沒有這項乏味的艱苦工作,大量數據將仍然是噪音,永遠不會揭示隱藏在其中的信號。”
 
(7)考慮建立數據部落
 
想要加速人工智能的首席信息官和IT領導者都是技術傳道者。Cognizant公司的Pring表示,企業需要在其運營的各個方面傳播數據和人工智能技術,而不僅僅是在IT部門內使用。
 
他建議建立數據部落,由數據管理員、數據工程師和數據建模人員組成,圍繞特定挑戰或客戶接觸點構建。Pring說,“不僅僅是IT部門的高管,還有各個業務團隊的高管一直建立一種數字文化。在這種文化中,每個員工都渴望在他們的角色中應用這些新的數據服務,在職能之間輪換IT人員和非IT人員會有所幫助。”
 
(8)進行人工智能績效評估
 
High建議說,“作為評估員工員績效的算法,需要被評估、評分,或者升職(可能更廣泛地使用)、降級(縮減他們的申請)或解雇(如果他們被認為無效,就會被解雇),需要不斷學習來繼續完善實踐。”
 
(9)注意與數據民主化相關的文化變革
 
SAS公司的Tareen表示,隨著企業致力于減少對人工智能主題專家的需求,民主化是人工智能的一個主要發展趨勢。Tareen說,“企業希望達到一個新的水平,將人工智能的好處傳遞給大眾。客戶、業務合作伙伴、銷售人員、裝配線工人、應用程序開發人員和IT運營專業人員,這可以讓人工智能發揮作用,以帶來深遠的好處。”
 
然而,民主化不僅僅涉及訪問。Tareen說,“通常文化調整或整個文化變革必須伴隨這個過程,企業領導者可以在他們的民主化計劃中實踐透明度和良好的溝通,以解決問題,調整變革的步伐,并成功為每個人嵌入人工智能和分析。”
 
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很多企業如今在人工智能技術方面獲得了一些成功,IT團隊面臨著更快擴展人工智能項目的壓力。行業專家分享了有關如何加速企業采用人工智能并取得成果的技巧。
 
在許多企業中,有關人工智能技術的問題已經從“我們什么時候做?”轉變為“我們將如何加快速度?”
 
SAS公司人工智能和分析主管David Tareen表示,人工智能在新冠疫情期間通過了一些重要的測試。他說,“新冠疫情使人工智能和聊天機器人能夠回答大量與疫情相關的問題。計算機視覺支持遠程工作。機器學習模型對于對重新開放過程的影響進行建模變得不可或缺。”
 
人工智能的未來優勢仍然相當可觀。數字平臺提供商AHEAD公司的現場首席技術官Josh Perkins說:“人工智能旨在揭示由于可用數據量龐大而無法看到的東西。如果IT領導希望更廣泛地采用人工智能,那就是能夠通過洞察力和效率發現能夠產生真正業務價值的機會。”
 
這給IT團隊帶來了壓力,要求他們交付產品,并更加努力地克服在企業中擴展人工智能實施和采用方面存在的挑戰。
 
如何加快人工智能的采用和成功
 
人工智能專家對有關IT領導者可以采取哪些行動來加速其組織中的人工智能使用和成熟度提供了一些技巧。
 
(1)從最佳用例開始
 
Peter A.High說,“在通常情況下,企業領導者不知道從哪里開始。”他是《走向敏捷:如何將企業轉變為數字領導者》一書的作者以及技術和商業咨詢機構Metis Strategy公司的總裁。
 
High說,“人工智能和機器學習工作最好針對特定用例,它可能需要更廣泛的生態系統才能實現,尤其是在人工智能和機器學習人才匱乏的情況下。企業需要尋找優秀的用例,與商業領袖合作將它們變為現實,并參與更廣泛的生態系統以獲得洞察力、人才和技術幫助。”
 
(2)通過里程碑展示進展
 
網絡保險機構Cowbell Cyber??公司的數據科學負責人Ravi Rajan表示:“人工智能計劃中一個被忽視的挑戰是在交付切實結果之前所需的時間投入。如果有明確的目標和計劃的里程碑來展示進展,人工智能項目可以迅速實施。”
 
(3)不僅要開發人工智能團隊,還要制定行動手冊
 
企業可以對團隊進行哪些內部培訓?在哪里可以雇傭新的人才來幫助這一旅程?哪些外部合作伙伴將是轉型的關鍵?High說,“對這些問題的回答將有助于制定更可持續的計劃。”
 
(4)創建多管齊下的技能獲取方法
 
現在每個企業都需要大數據專家、流程自動化專家、安全分析師、人機交互設計師、機器人工程師和機器學習專家,這些人才并不容易招募。想要加速人工智能成果的企業需要啟動面向研究的智囊團未來工作認知中心的BenPring和EuanDavis所說的“技能復興”。
 
Pring說,“除了制定完善的招聘和保留計劃之外,企業還需要更加努力地利用現有人才。全面提升技能和內部職業發展的改革是成功完成這項基本任務所必需的多因素人力資源戰略的重要組成部分。”
 
(5)投資于數據交付
 
人工智能需要良好的數據。Rajan表示,在人工智能項目成功所需的所有其他活動的背景下,闡明與人工智能相關的工作至關重要。這意味著在數據收集、轉換、清理和規范化方面投入時間和資源,并圍繞實現人工智能業務成果所需的數據需求管理預期。Rajan說,“這絕對是至關重要的。”
 
(6)擴展數據源
 
確保企業的數據處于良好狀態是不夠的。Cognizant公司的Davis說,企業還需要引入更豐富的數據集和類型。開始研究心理、地理空間和實時數據——所有這些措施都有可能推動更好的以人工智能為中心的性能。
 
Davis說:“管理這些數據并使其有助于人工智能系統的查詢和利用,是邁向數字化成熟的重要一步。如果沒有這項乏味的艱苦工作,大量數據將仍然是噪音,永遠不會揭示隱藏在其中的信號。”
 
(7)考慮建立數據部落
 
想要加速人工智能的首席信息官和IT領導者都是技術傳道者。Cognizant公司的Pring表示,企業需要在其運營的各個方面傳播數據和人工智能技術,而不僅僅是在IT部門內使用。
 
他建議建立數據部落,由數據管理員、數據工程師和數據建模人員組成,圍繞特定挑戰或客戶接觸點構建。Pring說,“不僅僅是IT部門的高管,還有各個業務團隊的高管一直建立一種數字文化。在這種文化中,每個員工都渴望在他們的角色中應用這些新的數據服務,在職能之間輪換IT人員和非IT人員會有所幫助。”
 
(8)進行人工智能績效評估
 
High建議說,“作為評估員工員績效的算法,需要被評估、評分,或者升職(可能更廣泛地使用)、降級(縮減他們的申請)或解雇(如果他們被認為無效,就會被解雇),需要不斷學習來繼續完善實踐。”
 
(9)注意與數據民主化相關的文化變革
 
SAS公司的Tareen表示,隨著企業致力于減少對人工智能主題專家的需求,民主化是人工智能的一個主要發展趨勢。Tareen說,“企業希望達到一個新的水平,將人工智能的好處傳遞給大眾。客戶、業務合作伙伴、銷售人員、裝配線工人、應用程序開發人員和IT運營專業人員,這可以讓人工智能發揮作用,以帶來深遠的好處。”
 
然而,民主化不僅僅涉及訪問。Tareen說,“通常文化調整或整個文化變革必須伴隨這個過程,企業領導者可以在他們的民主化計劃中實踐透明度和良好的溝通,以解決問題,調整變革的步伐,并成功為每個人嵌入人工智能和分析。”
 
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