如何正确使用人工智能?

        人工智能 (AI) 在人们的日常工作和生活中变得越来越流行,企业越来越依赖人工智能来完成一系列任务,因此,IT团队在实施人工智能时面临越来越高的风险。其成功实施的后果可能是深远的。如果实施不正确,人工智能可能会带来更多的偏见和许多其他破坏性后果。
 

人工智能
 

        随着对人工智能的需求日益强烈,以及围绕人工智能应用的炒作和炒作,人们很容易专注于技术和编码,即 “人工”。然而,数字连接世界的 “智能” 方面不可能存在,更不用说提供的功能,因为没有数据。尽管大多数经理、业务人员和IT专业人员熟悉业务模型的人员、流程和技术能力,但他们不会流利地说数据 ”。然而,数据是AI实施过程的基石之一。

 

        为了正确实施人工智能,组织必须倡导数据素养作为人工智能创建者和消费者的新核心能力。建议负责实施AI计划的cio遵循三个步骤: 正确构建AI、正确使用AI和正确维护AI。

 

 

正确构建人工智能

 

        在尝试 “正确构建人工智能” 之前,我们必须首先建立人工智能的基本词汇,这是 “告诉数据” 的人使用的一种技术方言。首席信息官应至少确定用于描述人工智能系统或解决方案的主要术语以及开发解决方案的原因,以及与解决方案中使用和收集的不同类型数据相关的其他关键术语。

 

        除了模型和算法,数据是实现任何AI过程的基础。人工智能消费并生成数据。人工智能数据设计要求企业理解和处理人工智能算法解析的数据集。首席信息官以及数据和分析主管将负责建立和维护人工智能的数据管理。为了成功,在整个过程中发展数据管理专业知识是至关重要的。

 

 

正确使用人工智能

 

        无论计划的范围或组织的成熟度如何,IT语言障碍都可以在本地或系统地存在。要解决障碍,我们需要改变思维方式,有意识地承认和干预 “正确的路线”。虽然有些人可能已经意识到数据在业务转型中的基本作用大多数人没有意识到这一点。因此,需要熟练的领导和有目的的变革管理纪律。首先,信息应该被认为是数字革命的新方言。

 

        数据素养是一种在场景中读取、写入和传输数据的能力。它包括对数据源和结构、应用分析方法和技术的理解,以及描述用例、应用和结果值的能力。它是数字灵活性以及员工使用现有和新兴技术来促进更好的业务成果的能力和愿望的基本组成部分。

 

        随着组织越来越受数据驱动,数据素养不足将成为阻碍增长的因素。为了提高整个组织的数据素养,首席信息官应制定数据素养计划并实施以下步骤:

 

        精通数据语言的人员。流利地表达数据语言的人应该精通描述基于场景的用例和结果,并将其应用于他们的分析技术,以及基本的数据源、实体,以及所涉及的关键属性。

 

        使用熟练的翻译。IT信息的翻译者通常是企业数据或信息架构师、数据科学家、信息管理员或相关项目经理。

 

        确定沟通障碍阻碍数据和分析计划有效性的关键领域。特别注意业务IT差距、数据分析差距以及高级人员和新手之间的差距。

 

        积极倾听未表达的业务结果。了解通过增强的数据和分析功能可以实现哪些业务时间,以及正在改进哪些运营决策。

 

        确定需要专业翻译的主要利益相关者。为了评估数据素养的水平,要求主要利益相关者就业务成果阐明数据作为战略资产的价值,包括加强业务时机、货币化和风险缓解。

 

        编译和维护关键词和短语。让数据和分析团队确定更好地表达这些短语的方法。

 

 

正确维护人工智能

 

        通过所有的AI解决方案,“好AI” 和 “坏AI” 的概念已经出现。然而,这些术语没有单一或全面的定义。不同方面的选择可能会产生重大影响。即使是最成功的公司也应该避免陷入错误的安全感,因为他们认为自己不会受到涉及人工智能的道德错误的影响。需要进行广泛而集中的讨论,以确定公司可能面临的不同类型的道德问题和困境,以及可能采取的实际道德立场。首席信息官应应用数字伦理和数字连接连接原则来指导和明确采用人工智能的商业决策和选择。

 

 

考虑以下步骤:

 

        展望更广阔的前景,数字伦理和数字连接主义被视为改善数字业务 (以及更广泛意义上的数字社会) 的概念。数字社会是由数字公民之间的互动形成的。它不是自己设计的,而是有机的。然而,数字领导者可以很好地决定它是什么样子。

 

        积极寻求与AI数据使用相关的道德案例研究,因为企业很少面临新的道德问题。其机会包括竞争差异化和卓越价值主张,而其风险包括声誉风险、监管问题和财务损失。

 

        人工智能算法和数据交换被用作数字交互的代理,以及使利益相关者能够参与生态系统的一种方式,而不是作为特定的过程控制。企业需要鼓励在人工智能环境中贡献数据的人成为互利生态系统的积极参与者。


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