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凱捷:擴展AI計劃以提高效率

倩倩 ? 來源:新經(jīng)網(wǎng) ? 2020-07-14 16:38 ? 次閱讀
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該報告由 凱捷研究所 審查了過去三年中企業(yè)人工智能AI)的采用速度。

在這段時間內(nèi),超過一半(53%)的組織已經(jīng)超越了AI飛行員,自此以來增長了17% 凱捷2017年研究占36%。此外,最新研究還報告稱,有78%的領導者正在以與COVID-19之前相同的速度繼續(xù)大規(guī)模發(fā)展AI,而21%的領導者則加快了部署速度。

相比之下,由于COVID-19而苦苦掙扎的組織中有43%撤回了對該技術的投資,而由于COVID-19帶來的高業(yè)務不確定性,有16%的公司暫停了AI計劃。

凱捷(Capgemini)的報告標題為“人工智能驅動的企業(yè):釋放人工智能的潛力透露,成功實施大規(guī)模AI帶來了顯著的收益,其中包括:79%的領導者認為傳統(tǒng)產(chǎn)品和服務的銷售額增長了25%以上;62%的領導者認為客戶投訴數(shù)量至少減少了25%;71%的安全威脅至少減少了25%。

在采用AI方面,Capgmeini的生命科學和零售組織分別在規(guī)模領先者中占AI的27%和21%,其次是汽車和消費品(17%)和電信(14%)。與因COVID-19而暫?;虺废麑I的投資的行業(yè)相比,只有38%的生命科學組織不得不暫停或撤消其投資,而保險(66%),銀行業(yè)(64%)和公用事業(yè)(64 %)。

凱捷指出,“這反映了 電子衛(wèi)生的重要性 在當今的背景下,隨著世界衛(wèi)生組織等組織啟動基于AI的工具來收集和提供信息,虛擬助手,聯(lián)系人跟蹤應用程序和聊天機器人正在激增。

擴展AI技術的要點

值得信賴的優(yōu)質數(shù)據(jù)

擴展AI的領導者將“提高數(shù)據(jù)質量”列為從其AI系統(tǒng)中獲得更多收益的第一方法。強大的數(shù)據(jù)治理可確保AI團隊擁有正確的數(shù)據(jù)質量,并有助于提高執(zhí)行人員對數(shù)據(jù)的信任度?!敖⑺璧募夹g平臺,例如混合云架構和使數(shù)據(jù)訪問民主化,是擴展AI的核心構建塊,”指出坎培米尼。

有專門的AI主管

凱捷(Capgemini)進行的研究報告稱,有70%的組織發(fā)現(xiàn),在擴展AI時,缺乏中高級人才是一個重大挑戰(zhàn)。超過一半的擴展AI的領導者(58%)已任命AI負責人,主管或首席AI官員,以向開發(fā)團隊提供愿景,并建立與優(yōu)先級,道德和安全性有關的準則,并協(xié)調平臺和平臺的使用。開發(fā)AI的工具。

“除了純粹的AI技術技能之外,組織還需要專注于擴展AI應用程序的廣泛技能,以包括業(yè)務分析師和變更管理專家。但是,目前在機器學習或數(shù)據(jù)可視化等重要學科中,供需之間仍然存在巨大差距。” Campgemini補充道。因此,培訓和提高技能對于解決差距至關重要。

道德的AI互動

無論一家公司是否對道德AI的消費者和監(jiān)管部門都非常重視,Capmgeini的研究發(fā)現(xiàn),許多組織并未積極解決需要授權的道德團隊的問題。該報告強調了29%處于困境中的組織,而90%的AI領導者同意他們對AI系統(tǒng)如何以及為什么產(chǎn)生其產(chǎn)出具有詳細的了解。

“這對于企業(yè)高管能夠信任組織的AI系統(tǒng)非常重要。同時,如果面向客戶的員工對組織所使用的模型或數(shù)據(jù)缺乏信任,就不可能建立消費者信任。”

成功AI的四項原則

在報告中,Capgemini還強調了四項原則,它建議希望擴展其AI的企業(yè)專注于:

授權:

建立牢固的基礎,以通過版權工具和平臺輕松訪問可信賴的高質量數(shù)據(jù)

運營化:

以正確的運營模式部署AI,優(yōu)先考慮舉措并確保均衡的治理和道德規(guī)范

培育:

培養(yǎng)人才并與生態(tài)系統(tǒng)和合作伙伴合作

監(jiān)控和放大:

持續(xù)監(jiān)控模型的準確性和性能,以交付和放大業(yè)務成果

“鑒于最近發(fā)生的COVID-19危機,盡管組織正在研究數(shù)據(jù)和AI來提高其運營的彈性,但為了實現(xiàn)規(guī)模,在戰(zhàn)術和戰(zhàn)略業(yè)務目標與實施之間建立聯(lián)系的需求更加強烈,”凱捷人工智能和分析集團的報價主管Anne-Laure Thieullent。

“我們的研究強調,最成功的組織將努力合理化和現(xiàn)代化其數(shù)據(jù)格局和數(shù)據(jù)治理流程,著重于從合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)以及DataOps和MLOps等方法中引入新的敏捷工具來開發(fā)和部署AI解決方案,背景各異,并建立了平衡的運營模式?!?/p>

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