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  用好AI需要搞定的兩個問題

發(fā)布日期：2021/12/27 15:45:34      瀏覽量：

成功的AI或機器學習計劃需要人員、流程、技術方面的經(jīng)驗以及良好的基礎設施支持，想要獲得這些經(jīng)驗不能一蹴而就。在AlphaGo擊敗人類圍棋冠軍之前都進行了基礎學習階段和強化學習階段。AI和機器的學習目標在于構建關于特定問題有針對性的解決方案。

有的AI項目的失敗是因為超出了企業(yè)的能力范圍。嘗試推出基于AI的新產(chǎn)品也就隨之帶來了構建信息知識的不穩(wěn)定性因素，以至于難以獲得成功。AI并不是一種能夠立即帶來投資回報的即插即用的技術。需要通過它來改變整個企業(yè)的思維方式，并在內(nèi)部進行相應的改變。但是，通常情況下，人們對于人才、工具和基礎設施關注要遠遠多于對組織結構應該如何改變的關注。所以想要用好AI，第一個需要弄清和解決的問題就是分析的組織結構不足。在高層的支持下，一些正式的組織結構，對于實現(xiàn)將傳統(tǒng)的非分析型企業(yè)轉變?yōu)閿?shù)據(jù)驅動型組織所需的臨界質(zhì)量、動力和文化變革是必要的。

作者：Steve Nunez

原文網(wǎng)址：https://www.infoworld.com/article/3639028/why-ai-investments-fail-to-deliver.html