虽然在过去的十年里，我们似乎已经取得了长足的进步，从研究的角度来看确实如此，但人工智能在企业中的应用仍然比较低。根据一些研究，只有20%左右的公司在尝试使用人工智能。大多数公司才开始涉足人工智能。

新的信息时代，很大程度上依赖于知识，而我们目前缺少很多专家。
 

围绕着人工智能有很多恐惧和炒作，为了了解什么是可能的，什么是不可能的，让尽可能多的人了解人工智能是至关重要的。只有一个受过人工智能专门教育的人才能全面采用这项技术。
 

在业务层面上，决策者、项目经理和高管需要对机器学习范式的基本知识、理解，这将使他们能够将实用的算法应用到实际的应用中，推动业务的发展和销售的增长。
 

另一方面，信任是关键要素。因此，我们需要人们知道为什么这些自动化系统、机器学习架构会以这种方式行动。为了这个目的，我们需要考虑再教育，从一开始就在学校中实施普及AI教育。
 

人工智能主要会增强我们日常的工作。大多数时候不会是完全自动化，而是对我们做某些任务和工作方式的一种增强。这种协作方式也需要我们对机器的思维方式进行重新梳理。
 

所以我们也需要思考监管的问题。AI是我们这个时代的原子能，我们可以用它来生产炸弹，也可以用它来生产能源。计算的标准范式是基于 "if-then "循环的。编码员向计算机下达指令，监督计算的每一步。机器学习彻底改变了这一点。编码员不需要为每一个步骤编码来使计算机工作。他们只需要建立一个总体架构，比如一个特定的神经网络，并提供数据来 "训练 "这个架构--也就是说，让计算机系统通过分析数据，按照自己的想法进行自我调整。这种方法更类似于教孩子做某项任务，或者第一次向初级同事介绍某项业务流程。而对孩子来说也是如此，他们往往需要时间才能完全掌握这个概念。这与机器类似。他们需要重新训练和重建部分架构，才能在某项任务中表现出色。
 

由于这种模式的转变，让更多的任务和业务流程的自动化成为可能。你不必对流程中的每一步都进行编程，在每一步都预测可能发生的事情以及如何应对。你可以把很多细节留给算法，让它们看到数据，自己决定在每个情况下应该如何解决。

 

当然，这只是理论上的。在实践中，事情会变得一团糟。人工智能不是魔杖，它并不能解决你扔给它的任何问题。你需要做好准备，才能真正从人工智能中受益。这包括：
 

1. 明确描述你想要自动化或优化的业务流程。
2. 定义流程的输出是什么，如何区分结果的好坏。如果不可能，或者这是一个没有终点的连续过程，那就定义预期的中间步骤和中间结果。
3. 定义过程的输入是什么，也就是你在寻找输出的时候要考虑到什么样的数据。
4. 获取与业务流程相关的大型数据集。通过删除不必要的部分进行清理，并将其组织在一个地方，以一种格式（例如存储在云端的.doc文件）。

 

做完这些工作后，你就可以开始聘请数据科学家为你构建机器学习算法了。通常情况下，这个前期工作会随着新的数据和新的见解进行修改和增强，但你不必在这个过程的一开始就担心这个问题。对你来说，作为高管，最关键的部分是要明确你到底想用人工智能解决什么业务流程。
 

解释这种新的机器学习范式以及如何将其应用于商业领域是撰写本文的主要原因。我相信，了解数据科学团队如何工作，如何构建机器学习模型，以及他们需要什么才能表现良好，对于在当今的技术革命中保持竞争力至关重要。

 

最重要的是保持开放，拥抱新技术，不断学习。毕竟，人类最擅长的就是适应。
 

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