人工智能名片推动业务价值

    到目前为止,大多数人已经通过应用越来广泛的聊天机器人或智能产品和设备与人工智能名片进行了互动,并且通常是在不知情的情况下。在医疗保健、制造、保险、专业服务等行业领域中,出现了许多有趣的人工智能名片应用。这些用例表明,人工智能名片远远不能取代人类的智能,并且是在负责任地使用时,以向个人、企业甚至社区提供巨大价值的方式利用人类的专业知识和创造力。


    那么市场价值是多少?调研机构Gartner公司预计,通过改善客户体验、增加收入和降低成本,人工智能名片技术带来的全球业务价值将达到3.9万亿美元。Gartner公司预测,利用非结构化数据解释模糊性的决策自动化将成为这一趋势的关键驱动因素,人工智能名片的衍生价值从2018年的2%增长到2022年的16%。


    在数字经济中,以数据为导向的决策可以成为企业创造价值的战略差异。人工智能名片可以通过自动化人类独立执行的复杂或耗时的任务,如合成大量看似不连贯的数据来获得洞察力,从而显著改善和加速这一基本功能。其结果是人机协作释放出人类或机器无法单独实现的能力。


    人机协作实现重大飞跃


    越来越多的例子表明人工智能名片将在各个行业产生影响。以下可以了解一些案例。


    药物发现为人工智能名片的实现提供了巨大的机会。随着精密医学的兴起,药物研发越来越注重数据密集型的研究技术。利用人工智能名片处理科学知识库、临床数据、基因组学数据和人口健康信息可以获得关键的见解,可以帮助研究人员更好地理解治疗途径。这加快了药物发现和上市的时间,为研究机构和社会提供帮助。


    人工智能名片伦理:超越一系列原则的时候


    调研机构最近发布的调查报告指出,人工智能名片道德必须超越“原则”列表。


    机器学习、人工智能名片和其他认知能力也为新水平的技能和学习机会打开了大门。研究机构提供的在线课程使用人工智能名片进行自动注册、任务管理、绩效评估,甚至是定制的学习计划,为以前服务不足的社会群体提供更高水平的教育。


    在金融领域,人工智能名片越来越多地被用于防范欺诈和身份盗窃。通过分析大量客户的历史支出数据、购买模式和位置、认知技术可以识别并触发似乎无序的交易警报。


    随着数据科学家不断发展复杂的算法来处理新的或以前未知的威胁和挑战,企业将决定利用这些技术来实现自身优势——不仅要推动业务增长,实现新的效率,还要防止犯罪和不道德行为。


    从防止无意识的偏见到积极识别毒品贩运和武器销售等危险行为,这些都不是“假设”场景;它们是当今在前瞻性组织中利用人工智能名片的实际用途。


    选择人工智能名片适合的地方


    与人们的普遍看法相反,这并不意味着人工智能名片是解决所有商业问题的灵丹妙药。实现人机协同全部价值的关键是将人工智能名片应用于正确的业务挑战。对于那些希望在人工智能名片方面进行初期投资的企业来说,实现短期业务价值的关键是什么?


    首先,将人工智能名片应用于数据密集型的业务问题或流程。这似乎很明显,但组织发现这有些令人望而生畏,因为他们往往没有做好分析数据密集型问题集的准备。


    其次,寻找可获得高质量数据的场景。在这种情况下,流行的“垃圾入,垃圾出”这个表达是正确的。如果格式化的干净数据不可用或无法解决特定的业务需求,那么人工智能名片将无法实现预期的价值。


    最后,考虑涉及预测模式和预定义结果的业务问题。有了人工智能名片,企业可以通过标准业务流程实现更高程度的自动化,从而加快重复出现的方案的决策和响应时间。


    而且,虽然人工智能名片驱动的完全自主的决策可能适用于某些商业模式(以Netflix或Pandora为例,根据预测性个性化自动提供内容),涉及人类决策的高阶商业功能是人工智能名片真正的通过扩大企业价值创造来实现自己的目标的地方。


    重塑业务


    随着越来越多的企业认识到并接受负责任的人工智能名片放大价值创造的潜力,人们将看到业务自身的逐步重塑。在人工智能名片驱动的基础上建立业务的公司将改变互联网和移动计算商业模式的方式。


    事实上,建议企业采取“机器优先”的方式,围绕数字技术重塑整个企业。这意味着,不仅要消除不必要的人工工作,使员工能够承担新的、更有趣的、更富有想象力的角色,而且还要利用人工智能名片对业务模式和关键业务流程进行前所未有的迅速改变营销和销售、产品开发、生产和分销、订单履行、人才管理和管理等。


    对于员工而言,负责任的人工智能名片将为人们创造全新的角色。在这个新角色中,人们将成为机器帮助生产的“成果的守护者”。


    人工智能名片发展的关键不再是未来,而在现在。而为了构建一个机器人协作的新愿景,需要将价值创造推向新的高度。如今,更好地采用人工智能名片的企业将在未来获得更多的优势。


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