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对于人工智能,传统行业的首席执行官必须知道这五件事

2017年,人工智能完全枯竭了:顶级设计一个接一个地被引入,技术巨头们聚集在一群生态结构中,风险投资圈赚了很多钱,再细分的企业爆炸了独角兽。如果你是一家企业或机构的首席执行官,并承担为股东创造价值的重要任务,你会有一种预感。

2017年,人工智能完全枯竭了:顶级设计一个接一个地被引入,技术巨头们聚集在一群生态结构中,风险投资圈赚了很多钱,再细分的企业爆炸了独角兽。如果你是一家企业或机构的首席执行官,承担着为股东创造价值的重要任务,你会预感到人工智能时代将会发生重大变化,但你对机械学习、深度学习和图像识别这些术语并不十分清楚,那么你至少应该知道本文中提到的五件事。

对于人工智能,传统行业的首席执行官必须知道这五件事。

谢利帕默尔是战略咨询公司巴黎能源集团的首席执行官。他对人工智能时代企业转型或资产升级的痛苦有着更深刻的理解。在他的博客中,他指出了企业CEO应该特别注意的5个事项——

机械学习、人工智能、认知辩论、自然语音理解、图像识别、模式识别.近年来,这些流行的词汇定义很普遍,但在实践中,每个词对应一个研究类别,这将对生活方式和贸易模式产生重大影响。如果你是一家企业或机构的负责人,承担着为股东创造价值的重要任务,但你不熟悉这些词,那么你至少应该知道以下五件事:

1.各个部门正在联手制造一场数据杂沓的灾难

如果你的公司没有实施严格和优秀的数据治理措施,那么公司内部有差异的部门将面临数据混杂的灾难,你仍然要通过门户来处理它。每个部门都有更多的项目。每个部门都在开发应用程序来创建一个系统来提高效率和降低成本。B2B应用程序、B2C应用程序、应用编程接口……添加到各种数据集……所有部门都取得了进步,创造了令您自豪的成就。这也意味着贵公司的内部系统正在收集数据,外部系统正在收集数据,合作伙伴和供应商也在收集数据……数据无处不在。这些数据还没有成为贵公司资产的焦点,每个部门仍在打自己的仗。日复一日,情况会越来越糟。

2.无法被协同使用的数据,不及施展最大价值

也许在你的公司里,从不同地方收集的数据已经被储存在一个特别建造的系统里,有明确的指导方针,但是如果没有办法一起使用这些数据,你的公司仍然不能发挥它所拥有的稀有数据的最大价值。要做到这一点,首先必须确保各部门能够轻松使用这些数据。同时,您需要一个全面的隐私战略和和平谈判,以及一个协作增长战略的高级定义,以最大化您的企业数据的价值。

3.AI时代需要治理者团队具有想象力

你一定听过这样一句名言:向前看的最佳工具是创造它。创造未来可能比你想象的要容易。在森林论坛上,面对来自IBMWatson和其他智能医疗企业的高管(包括一名肿瘤学专家),我问了一个问题:如果有一个系统收集来自人类厕所的废水和某些排泄物的样本,并将它们发送到一个经过训练的人工智能系统来检测肿瘤,会发生什么?由此引发的讨论非常支持。在15分钟内,这里的专家已经提出了10多个新的业务,这真的有可能拯救生命或至少提高下一代厕所的使用价值。对于一个15分钟的思考实验来说,结果并不坏。你也应该在你的团队中参加一个测试。例如,也许可以评论一下“什么样的工艺会侵入我们的供应链?”"哪些新的消费者行为可能会影响我们的在线销售?"" 5G收藏对我们来说是福是祸?""如果包含是真实的,人们将如何购买我们的产品?"等等,等等,等等。记住,在人工智能时代,鸟儿在天空飞翔。大胆想象,画一张路线图。

4.从财务角度懂得立异

当然,在某个领域引入专家、供应商或合作伙伴来预测未来趋势是件好事,但你仍然需要从财务角度来管理这些差异。你的团队时间有限,他们的工作是创造收入。你真的希望他们在未来没有回报的情况下,用10%的时间来改变考试吗?除非你真的把创新作为企业的第一战略,从财务上管理你的团队,让他们关注企业价值(即使他们离职后),否则你的创新尝试将很难成功。

5.所有竞争敌手都同命相怜,它们甚至不再是首要问题了

好消息是,面对人工智能对财产的改变,你的大多数竞争对手都处于和你相似的位置。坏消息是竞争对手不再是最大的问题。挑战你在行业中地位的初创企业不再是最大的问题。最大的问题是,机械学习系统可以注释爆炸性数据并提供应对策略。这种增长趋势越来越糟糕。你能适应吗?这是你应该充分处理的核心问题。

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