您的企業準備好迎接人工智能革命了嗎？

毫無疑問，人工智能正在迅速成為所有不同行業討論的最熱門話題之一。 我們已經看到消費者級聊天機器人成為聯絡中心的第一道防線，我們已經看到人工智能通過自然語言處理等工具進入了一些強大的軟件功能。

我們甚至看到了一些真實世界的 AI 示例，例如 IBM 的 Watson 在 Jeopardy 中絕對摧毀了人類玩家，甚至還有一個玩撲克的 AI 機器人擊敗了世界上最好的人類玩家。 所有這一切都在 2017 年發生，很難不假設人工智能的接管很快就會到來。

但是，隨著 AI 崛起以接管新的工作，並且隨著它進入生活的新方面，我們需要了解如何與 AI 合作才能真正從其優勢中受益，並應對它不可避免地帶來的取代。

更具體地說，我們很想知道人工智能是如何進入企業的，以及我們可以期待它從這裡走向何方。

Gartner 的預測鋪平了道路

我們最好奇的是人工智能目前在企業中的位置，以及預計在未來幾年內它會走向何方。 如果媒體是可以通過的，那麼人工智能就來了，我們注定要失敗：我們將失去所有的工作，但我們也將擁有可以解決一切問題的神奇技術。

當然，當我們展望未來時，重要的是要看一個可靠的來源——一個具有持續預測大規模技術趨勢的歷史的來源。 排名第一的是 Gartner，他密切關注企業 AI 已有一段時間了。 僅在過去幾年中，Gartner 就發現企業對人工智能的興趣也出現了巨大增長：

在 Gartner 網站上最近發表的一篇文章《人工智能與企業》中，該分析公司強調了一些有助於為此次對話奠定基礎的關鍵點：

• 人工智能做出了一個相當大的承諾：為原本無法解決的問題找到新的解決方案。 這是因為人工智能可以帶來人類無法“合法實現”的好處。
• 人工智能提供了保持絕對最佳效率的能力，以幫助滿足業務和客戶的需求。
• CIO、CDO、應用程序開發領導者和企業架構師“必須願意探索、試驗和實施人工智能功能。”
• 人工智能正變得越來越普遍：“到 2021 年，Gartner 預測，服務提供商實施的 40% 的新企業應用程序將包括人工智能技術。”

有幾件事一目了然：根據 Gartner 的預測，企業 AI 已經出現，它非常強大，它將徹底改變我們的工作方式，並將在未來四年內開始產生巨大影響。 到目前為止，看起來我們有點符合媒體的炒作——但重要的是要記住，Gartner 本身就知道所謂的炒作週期。

將科幻小說與現實分開

正如我之前提到的，人工智能已經在這裡。 人工智能正在為聯絡中心的 IVR 和聊天機器人提供動力。 一些在線出版物已經在使用 AI 來撰寫財務摘要，甚至是短文，例如體育回顧。 更令人印象深刻的是，Gartner 還指出，“計算機輔助診斷”工具能夠在女性被正式診斷前一整年根據乳房 X 光檢查識別出 52% 的乳腺癌病例。

可以肯定地說，我們已經在科幻和現實之間徘徊。 但是，我不希望機械戰警軍隊走上街頭逮捕罪犯。 無論如何，我們確實有令人印象深刻的人工智能工具和技術可供選擇，我們甚至可以將 Salesforce 視為一個真實世界的例子。 不過，根據 Gartner 的說法，目前的重點是推理和可追溯性、自然語言處理和機器學習。

尤其是使用這些新技術，我們並不是在尋找一種可以取代我們的萬能和最終解決方案。 相反，我們將看到我們的工作方式、企業運營方式以及企業優先考慮的技能發生重大轉變。

新技能和新思維方式

毫無疑問，這些變化將是巨大的，並且在每個企業中都能感受到。 最明顯的是，我們將看到就業重點的轉變。

事實上，Gartner 預測，到 2020 年，20% 的公司將投入工作人員來監控和指導為人工智能技術提供動力的“神經網絡”。 神經網絡只能“在無休止的再培訓和強化循環中保持其對企業的價值”，努力不斷改進網絡及其“思考”能力。 就像現有的商業智能工具一樣，它們可以幫助我們跟踪和收集信息，但人類仍然需要對其進行分析和學習。

每當有新數據可用時，都必須重新訓練網絡以包含該數據。 僅在 Gartner 的這個示例中，我們就可以開始了解技能轉變的必要性。

當然，AI 將承擔繁重的工作和大部分工作，但這並不意味著它可以不理會——我們仍然需要團隊來監控、更新和跟踪這些網絡。 市場將發生巨大轉變，從僱傭專職作家轉向僱傭編輯來檢查人工智能的寫作，或提供必要的數據集和信息片段。

看看製造我們汽車的工廠：我們可能不再需要工人將所有部件組裝在一起，機器人會這樣做，但我們仍然需要人類來維護機器人，並監控它們的工作和進度。 企業市場特別會注意到填補新職位所需的技能以及工作方法和思考他們正在解決的問題的重大轉變。

自動化將改變我們的工作方式

這裡的關鍵要點是，人工智能將徹底改變企業的工作方式，為傳統上不靈活和滯後的採用引入一個新的靈活性和反應性領域。 利用 Gartner 的研究，當前的企業 AI 提供商 Rage Frameworks 發布了一份關於“企業 AI 之路”的報告，其中也詳細介紹了這個確切的主題。

在報告中，分析師認為自動化將在它所能做的一切事情上發揮作用，從指導業務決策到徹底改變我們的工作方式，特別是我們如何構建新的解決方案。 Rage Frameworks 認為，由於“我們用來解決自動化問題的非常方法”，企業被迫變得僵化和遲緩。 就像大數據讓我們能夠窺探新的分析領域一樣，這些新工具將幫助我們進行分析和最終決策。

由於“從想法到解決方案的多層次轉換，以及向不同專家的多次移交”，企業所依賴的現有軟件開發生命週期策略本質上阻礙了靈活性和響應能力。

但是，根據 Rage Frameworks 的說法，這個問題的解決方案是“模型驅動的自動化框架”，它允許企業應用程序“近乎實時地組裝”。 任何規模的 AI 應用程序都不會添加新的代碼行； Rage 說“所有業務邏輯都作為元數據存在”。

現在，這聽起來像是一堆技術術語，但整體概念並不復雜：人工智能將允許我們以全新的方式構建我們的解決方案，人工智能會改變決定解決方案是什麼以及如何使用的“元數據”有用。 通過這個自動化的過程來更改信息，我們不需要獨立的開發人員編寫一個片段，將其交給另一個開發人員，讓他們檢查它是否存在錯誤並添加一個新行，然後處理所有事情。

我們的鑰匙帶走

為了更好地理解人工智能將如何徹底改變一切，我們想看看一些現實世界的預測和數字，這些預測和數字有助於支持我們已經討論過的一切。 同樣，回到 Gartner 作為可靠來源，我們可以強調正在做出的關鍵預測：

• 利用人工智能的聊天機器人將在企業中發揮關鍵作用，補充與消費者的互動，甚至進入企業對企業的情況。 但他們需要由能夠構建和維護腳本和知識數據庫的員工指導。
• 儘管當前企業認為 AI 是一種“一勞永逸”的解決方案，但必須設置、訓練和維護 AI。 這些工具將以新的效率水平移除某些角色，但將開闢全新的角色並引入新的技能和職位。
• 到 2019 年，人工智能初創公司有望在“通過顛覆性業務解決方案推動人工智能經濟”方面超越谷歌、亞馬遜、IBM 和微軟等知名企業。 Gartner 繼續解釋說，其中許多初創公司實際上是由這些大型供應商的前僱員擁有的，他們離開後專注於特定行業的人工智能。
• 對此，大型人工智能供應商應該考慮轉變戰略，以便與這些更“靈活的競爭對手”競爭。
• 為了讓人工智能充分發揮其潛力，企業必須將重點從開發和建設轉移到收集信息和分析這些海量數據集的數據科學。 換句話說，企業將需要聘請數據科學家來處理信息和分析，這些信息和分析為 AI 完成繁重的工作提供動力，而不是聘請自行構建的開發人員。

為企業中的 AI 奠定基礎

如果從所有這些信息中可以清楚地看出一件事，那就是您的企業絕對可以從 AI 中受益，並且應該強烈考慮將 AI 納入關鍵業務流程。 但與此同時，這個 AI 並不是“一勞永逸”的解決方案，它可以神奇地解決您的所有問題。 我們還沒有鋼鐵俠的賈維斯，如果沒有適當的技能和對人工智能功能的理解，新技術將不會像預期的那樣具有優勢。 我們也不能忘記 Gartner 的炒作週期，因為我們討論的大部分內容都可以在某個地方找到：

因此，作為一名考慮為您的企業使用 AI 的 CIO，您還必須考慮建立一個由數據科學家、數據工程師、領域專家和統計學家組成的全新團隊。 你需要敏銳的眼光來理解和管理 Gartner 所說的“與人工智能相關的數據、分析方法和機器學習的複雜性”。

那麼，如果即將發生如此劇烈的變化，我們現在能做些什麼呢？ 好吧，這並不意味著我們需要放棄船並重做我們迄今為止建立的一切。 Gartner 建議企業的 CDO 應該忙於對現有員工進行投資，以開發 AI 所需的這些新技能——特別是“創造性和分析性思維技能，因為 AI 實施需要這兩者。”