人工智能的三大关键因素对未来的工作有益
人工智能的三大关键因素对未来的工作有益
2019-01-08 11:44:51 来源：企业网D1Net
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2019-01-08 11:44:51 来源：企业网D1Net
摘要：我们正处在一个时期惊人的突破，并通过数字化改造，由一个巨大的市场驱动的转变-即，人工智能(AI)和机器学习。
关键词：
人工智能
我们正处在一个时期惊人的突破，并通过数字化改造，由一个巨大的市场驱动的转变-即，人工智能(AI)和机器学习。然而，令人难以置信的是，随着这项技术的激增和加速，不仅仅是大型企业获得了收益。今天，从solopreneurs到SMBs到大公司的每个人都在利用AI和机器学习更好。更好的合作者，更好的体验架构师，以及为客户提供更好的合作伙伴。
工作场所的AI看起来像什么 - 以及工人想要什么
这是商业领域的一次深刻变革，而且没有任何放缓迹象。根据Adobe的“ 工作的未来：超越机器 ”的研究，超过八分之一的美国办公室工作人员同意技术可以让他们摆脱无聊的任务。对他们来说，人工智能的吸引力是重要的，至少通过那个镜头。工作人员对基于软件的智能个人助理(72%)感兴趣，尽管他们似乎更喜欢AI帮助完成简单的任务，比如待办事项和预约提醒，而不是复杂的任务。至少现在(是。
从我所处的位置来看，人工智能和机器学习的影响远远超出了世俗。越来越多的组织倾向于人工智能用于尖端应用，其中至少有三个优势之一：降低成本，提高效率和推动史诗般的突破。它们是强大的，它们是有形的，它们是任何组织都可以落后的优势。而且，毫不奇怪，它们正在推动人工智能和机器学习的爆炸式增长。
1.降低成本
很容易将自动化视为重复性任务的解毒剂。从创业开始，人类往往是完成工作的唯一途径。然后，机器开始自动化体力劳动。如今，机器学习能够自动化增加大量的脑力劳动，使人们能够将宝贵的时间和人才应用到其他业务领域。
如果可以谨慎地将任务分解为子任务，并且可以在一秒或更短的时间内执行这些子任务，则可能是自动化的，如果不是今天，那么在不久的将来。检查安全镜头甚至医学图像并识别这些视觉效果上的特定元素?自动化。通过阅读文档在每个文件中查找相同的信息?自动化。我们可以从集体板块中剔除更繁琐的任务，我们就能越多地让人们在降低总体开支的同时实现最大潜力。如果自动化是一个现实的选择，商业领袖应该绝对接受它。
2.提高效率
我认为效率提升是员工的超级大国。有了这个好处，你仍然在做同样的任务，但是你已经完成了更多的工作。
想想最普遍的AI示例：语音识别。在Siri和Alexa之间，只有大规模的参与。近一半的美国人报告使用某种形式的语音识别，并且这些平台正在进入工作场所有明确的迹象。Brooks Brothers，Mitsui USA，WeWork，Vonage和Capital One已经在使用Alexa for Business。一位专家设想“办公室语音助理将使用语音生物识别认证，识别个别发言人，并制作会议转录和翻译，” DXC.technology写道。
在许多(如果不是大多数)个人和商业用例中，这样的语音助理并没有取代任何人的工作。他们只是为已经存在的工作增加价值和效率。
3.实现史诗般的突破
当有人在盲点上曝光时，就会发生突破。对于许多组织而言，人工智能和机器学习使人们能够克服这些盲点，通过看似不可能的区域或点不完全连接的区域。在医学方面，这可能意味着分析患者风险或使新的诊断产品进入市场。在制造业中，它可能意味着在缺陷发生之前进行预测。
或者想象一下，能够从公司的每个文档中获取更深层的含义，并因此立即发现模式和趋势。想象一下法律团队在收购期间审查合同的好处，或者在研究海洋中寻找信号的医学研究人员的优势。实际上，Adobe Document Cloud(包括Adobe Acrobat DC，Adobe Sign和Adobe Scan)等解决方案已经使用语义技术对单词，段落和列表进行分类，以帮助您更轻松，更快速地搜索内容。
突破是关于看到人们以前无法做到的事情 - 直到AI进入组合。
把它放在一起：NEXT会发生什么?
我和许多商业领袖谈论人工智能和ML，科幻对机器人崛起的担忧远远不同于我们的谈话。在明天的员工队伍中，期望转向代表工人和企业作为解放力量的技术。这使他们能够专注于人类可以执行的任务 - 以及他们实际想要执行的任务- 来推动他们的行业向前发展。
所以下一个重要问题是：无论您现在在哪里，您如何利用人工智能和机器学习的力量为您的企业服务?
这很简单。从数据开始。成功的人工智能和机器学习总是以数据驱动的策略为基础 - 如果没有大量可操作的数据，就没有机器学习。并且“准备好”是一个有用的词：根据我的经验，许多渴望开始ML项目的领导者发现他们的数据比他们最初假设的更难以访问，相当大，可理解，可用或可维护。
在一天结束时，这场震撼转变的赢家将是获得它的公司。他们是那些捕捉和采取实时数据的人，以及愿意卷起袖子，挖掘和交付的人。有了这些见解和英特尔，公司将使用AI和ML来实现真正的业务影响。做到这一点，你将成为推动这个关键时刻的信封推动者和改变游戏规则的人之一。换句话说，你将正是你想要的地方。
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