您的企业准备好迎接人工智能革命了吗？

毫无疑问，人工智能正在迅速成为所有不同行业讨论的最热门话题之一。 我们已经看到消费者级聊天机器人成为联络中心的第一道防线，我们已经看到人工智能通过自然语言处理等工具进入了一些强大的软件功能。

我们甚至看到了一些真实世界的 AI 示例，例如 IBM 的 Watson 在 Jeopardy 中绝对摧毁了人类玩家，甚至还有一个玩扑克的 AI 机器人击败了世界上最好的人类玩家。 所有这一切都在 2017 年发生，很难不假设人工智能的接管很快就会到来。

但是，随着 AI 崛起以接管新的工作，并且随着它进入生活的新方面，我们需要了解如何与 AI 合作才能真正从其优势中受益，并应对它不可避免地带来的取代。

更具体地说，我们很想知道人工智能是如何进入企业的，以及我们可以期待它从这里走向何方。

Gartner 的预测铺平了道路

我们最好奇的是人工智能目前在企业中的位置，以及预计在未来几年内它会走向何方。 如果媒体是可以通过的，那么人工智能就来了，我们注定要失败：我们将失去所有的工作，但我们也将拥有可以解决一切问题的神奇技术。

当然，当我们展望未来时，重要的是要看一个可靠的来源——一个具有持续预测大规模技术趋势的历史的来源。 排名第一的是 Gartner，他密切关注企业 AI 已有一段时间了。 仅在过去几年中，Gartner 就发现企业对人工智能的兴趣也出现了巨大增长：

在 Gartner 网站上最近发表的一篇文章《人工智能与企业》中，该分析公司强调了一些有助于为此次对话奠定基础的关键点：

• 人工智能做出了一个相当大的承诺：为原本无法解决的问题找到新的解决方案。 这是因为人工智能可以带来人类无法“合法实现”的好处。
• 人工智能提供了保持绝对最佳效率的能力，以帮助满足业务和客户的需求。
• CIO、CDO、应用程序开发领导者和企业架构师“必须愿意探索、试验和实施人工智能功能。”
• 人工智能正变得越来越普遍：“到 2021 年，Gartner 预测，服务提供商实施的 40% 的新企业应用程序将包括人工智能技术。”

有几件事一目了然：根据 Gartner 的预测，企业 AI 已经出现，它非常强大，它将彻底改变我们的工作方式，并将在未来四年内开始产生巨大影响。 到目前为止，看起来我们有点符合媒体的炒作——但重要的是要记住，Gartner 本身就知道所谓的炒作周期。

将科幻小说与现实分开

正如我之前提到的，人工智能已经在这里。 人工智能正在为联络中心的 IVR 和聊天机器人提供动力。 一些在线出版物已经在使用 AI 来撰写财务摘要，甚至是短文，例如体育回顾。 更令人印象深刻的是，Gartner 还指出，“计算机辅助诊断”工具能够在女性被正式诊断前一整年根据乳房 X 光检查识别出 52% 的乳腺癌病例。

可以肯定地说，我们已经在科幻和现实之间徘徊。 但是，我不希望机械战警军队走上街头逮捕罪犯。 无论如何，我们确实有令人印象深刻的人工智能工具和技术可供选择，我们甚至可以将 Salesforce 视为一个真实世界的例子。 不过，根据 Gartner 的说法，目前的重点是推理和可追溯性、自然语言处理和机器学习。

尤其是使用这些新技术，我们并不是在寻找一种可以取代我们的万能和最终解决方案。 相反，我们将看到我们的工作方式、企业运营方式以及企业优先考虑的技能发生重大转变。

新技能和新思维方式

毫无疑问，这些变化将是巨大的，并且在每个企业中都能感受到。 最明显的是，我们将看到就业重点的转变。

事实上，Gartner 预测，到 2020 年，20% 的公司将投入工作人员来监控和指导为人工智能技术提供动力的“神经网络”。 神经网络只能“在无休止的再培训和强化循环中保持其对企业的价值”，努力不断改进网络及其“思考”能力。 就像现有的商业智能工具一样，它们可以帮助我们跟踪和收集信息，但人类仍然需要对其进行分析和学习。

每当有新数据可用时，都必须重新训练网络以包含该数据。 仅在 Gartner 的这个示例中，我们就可以开始了解技能转变的必要性。

当然，AI 将承担繁重的工作和大部分工作，但这并不意味着它可以不理会——我们仍然需要团队来监控、更新和跟踪这些网络。 市场将发生巨大转变，从雇佣专职作家转向雇佣编辑来检查人工智能的写作，或提供必要的数据集和信息片段。

看看制造我们汽车的工厂：我们可能不再需要工人将所有部件组装在一起，机器人会这样做，但我们仍然需要人类来维护机器人，并监控它们的工作和进度。 企业市场特别会注意到填补新职位所需的技能以及工作方法和思考他们正在解决的问题的重大转变。

自动化将改变我们的工作方式

这里的关键要点是，人工智能将彻底改变企业的工作方式，为传统上不灵活和滞后的采用引入一个新的灵活性和反应性领域。 利用 Gartner 的研究，当前的企业 AI 提供商 Rage Frameworks 发布了一份关于“企业 AI 之路”的报告，其中也详细介绍了这个确切的主题。

在报告中，分析师认为自动化将在它所能做的一切事情上发挥作用，从指导业务决策到彻底改变我们的工作方式，特别是我们如何构建新的解决方案。 Rage Frameworks 认为，由于“我们用来解决自动化问题的非常方法”，企业被迫变得僵化和迟缓。 就像大数据让我们能够窥探新的分析领域一样，这些新工具将帮助我们进行分析和最终决策。

由于“从想法到解决方案的多层次转换，以及向不同专家的多次移交”，企业所依赖的现有软件开发生命周期策略本质上阻碍了灵活性和响应能力。

但是，根据 Rage Frameworks 的说法，这个问题的解决方案是“模型驱动的自动化框架”，它允许企业应用程序“近乎实时地组装”。 任何规模的 AI 应用程序都不会添加新的代码行； Rage 说“所有业务逻辑都作为元数据存在”。

现在，这听起来像是一堆技术术语，但整体概念并不复杂：人工智能将允许我们以全新的方式构建我们的解决方案，人工智能改变了决定解决方案是什么以及如何实现的“元数据”有用。 通过这个自动化的过程来更改信息，我们不需要独立的开发人员编写一个片段，将其交给另一个开发人员，让他们检查它是否存在错误并添加一个新行，然后处理所有事情。

我们的钥匙带走

为了更好地理解人工智能将如何彻底改变一切，我们想看看一些现实世界的预测和数字，这些预测和数字有助于支持我们已经讨论过的一切。 同样，回到 Gartner 作为可靠来源，我们可以强调正在做出的关键预测：

• 利用人工智能的聊天机器人将在企业中发挥关键作用，补充与消费者的互动，甚至进入企业对企业的情况。 但他们需要由能够构建和维护脚本和知识数据库的员工指导。
• 尽管当前企业认为 AI 是一种“一劳永逸”的解决方案，但必须设置、训练和维护 AI。 这些工具将以新的效率水平移除某些角色，但将开辟全新的角色并引入新的技能和职位。
• 到 2019 年，人工智能初创公司有望在“通过颠覆性业务解决方案推动人工智能经济”方面超越谷歌、亚马逊、IBM 和微软等知名企业。 Gartner 继续解释说，其中许多初创公司实际上是由这些大型供应商的前雇员拥有的，他们离开后专注于特定行业的人工智能。
• 对此，大型人工智能供应商应该考虑转变战略，以便与这些更“灵活的竞争对手”竞争。
• 为了让人工智能充分发挥其潜力，企业必须将重点从开发和建设转移到收集信息和分析这些海量数据集的数据科学。 换句话说，企业将需要聘请数据科学家来处理信息和分析，这些信息和分析为 AI 完成繁重的工作提供动力，而不是聘请自行构建的开发人员。

为企业中的 AI 奠定基础

如果从所有这些信息中可以清楚地看出一件事，那就是您的企业绝对可以从 AI 中受益，并且应该强烈考虑将 AI 纳入关键业务流程。 但与此同时，这个 AI 并不是“一劳永逸”的解决方案，它可以神奇地解决您的所有问题。 我们还没有钢铁侠的贾维斯，如果没有适当的技能和对人工智能功能的理解，新技术将不会像预期的那样具有优势。 我们也不能忘记 Gartner 的炒作周期，因为我们讨论的大部分内容都可以在某个地方找到：

因此，作为一名考虑为您的企业使用 AI 的 CIO，您还必须考虑建立一个由数据科学家、数据工程师、领域专家和统计学家组成的全新团队。 你需要敏锐的眼光来理解和管理 Gartner 所说的“与人工智能相关的数据、分析方法和机器学习的复杂性”。

那么，如果即将发生如此剧烈的变化，我们现在能做些什么呢？ 好吧，这并不意味着我们需要放弃船并重做我们迄今为止建立的一切。 Gartner 建议企业的 CDO 应该忙于对现有员工进行投资，以开发 AI 所需的这些新技能——特别是“创造性和分析性思维技能，因为 AI 实施需要这两者。”