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    根據(jù)IBM總經(jīng)理的說法阻礙AI成功采用的3個因素

    到2030年,人工智能的總額預計將達到15.7萬億美元,但三個主要方面會阻止公司成功采用人工智能。

    IBM數(shù)據(jù)和沃森AI總經(jīng)理Rob Thomas在最近的大數(shù)據(jù)LDN會議上發(fā)表了主題演講,討論了通常會成為實施AI計劃的三個主要因素。

    Thomas將AI的潛力描述為“我們一生中將看到的最大機會”,他提出以下建議:

    1.缺乏數(shù)據(jù)素養(yǎng)

    人工智能的潛力絕不會讓業(yè)務(wù)領(lǐng)導者失去。根據(jù)麻省理工學院的一項調(diào)查,有85%的人將AI視為從公司數(shù)據(jù)中獲取價值的機會。

    但是,由于不確定如何將AI融入業(yè)務(wù)實踐中,決策者通常難以充分利用AI。

    根據(jù)麻省理工學院的同一項研究,有81%的業(yè)務(wù)領(lǐng)導者無法掌握AI開發(fā)所需的數(shù)據(jù)。

    Thomas補充說:“沒有IA信息架構(gòu)就沒有AI。”

    IBM總經(jīng)理繼續(xù)介紹了公司可以成功實施AI的步驟:

    1.現(xiàn)代化:公司數(shù)據(jù)需要存儲在多云環(huán)境中。這將實現(xiàn)信息體系結(jié)構(gòu)的想法,該構(gòu)架可以為用戶提供“選擇和靈活性”,并減少了不斷組裝的需求。

    2.收集:然后需要收集數(shù)據(jù),以便建立可以簡單訪問的基礎(chǔ)。

    3.組織:沒有相應(yīng)的分析基礎(chǔ),數(shù)據(jù)基礎(chǔ)就不算什么,分析也必須通過集成,清理,歸檔和治理來組織。

    4.分析:組織后,必須對數(shù)據(jù)進行縮放以開發(fā)高級分析和AI模型管理。

    5.注入:最后一步涉及將成熟的AI模型實施到公司實踐中,包括信任AI做出決策,解釋那些決策并發(fā)現(xiàn)偏見。

    2.缺乏信任

    缺乏信任是實施AI的重大障礙。畢馬威(KPMG)的一項研究發(fā)現(xiàn),只有35%的業(yè)務(wù)決策者相信公司內(nèi)部使用(AI)和分析技術(shù)。

    為了對此進行修改,建議了三個步驟:

    1.了解數(shù)據(jù)的來源。

    2.了解AI模型如何做出決策。

    3.識別模型缺陷,例如偏差,異常。

    3.永遠存在的技能差距

    根據(jù)Thomas的說法,采用AI的另一個陷阱是數(shù)據(jù)技能方面的供需不匹配。

    他表示,盡管對數(shù)據(jù)科學家有需求,但“供應(yīng)不足之需”,該領(lǐng)域存在20萬至500,000的強大技能缺口。

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