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在拥有一个“首席AI执行官”之前,企业领导者该回答的四个问题

本文作者:嫣然 2017-10-13 17:12
导语:当前,几乎所有企业都看到了人工智能的潜力,将人工智能转化为商业价值的尝试正在迅速地捕捉高管们的注意力。

雷锋网按:当前,几乎所有企业都看到了人工智能的潜力,将人工智能转化为商业价值的尝试正在迅速地捕捉高管们的注意力。像Google、微软、苹果和Facebook这样的企业巨头正在攫取AI创业公司来推动人工智能战略和举措,并且还聘请AI大师来领导人工智能研究。于是就有了一个新兴的高管职位:首席AI执行官。企业在出于良好愿景的考虑下设立这个职位的时候,需要做哪些考量呢?雷锋网选取VentureBeat上的一篇文章,为您做如下编译。

在拥有一个“首席AI执行官”之前,企业领导者该回答的四个问题

艾伦人工智能首席执行官 Oren Etzioni

企业是否需要一个首席人工智能官(CAIO)来引领他们在这个自动化程度不断提高的世界中前进的步伐?科技资深人士、《极限创新》(Extreme Innovation)的作者桑迪•卡特(Sandy Carter)表示,“像首席人工智能官(CAIO)这样的新角色,将成为平衡从各个角度进入公司的大数据的关键。”斯坦福大学计算机科学教授、在线学习服务提供商Coursera的联合创始人安德鲁·吴(Andrew Ng)也一直倡导,指派一名高管确保人工智能应用于所有数据筒仓,从而将数据转换为价。但由于这个角色还处于萌芽阶段,许多专家仍在继续讨论这个话题。在LinkedIn上快速公开的搜索结果显示,目前只有12位专业人士持有该职位。

每个领导者都必须了解人工智能将如何影响一个组织,无论是从组织的角度还是从财务绩效的角度。根据2017年普华永道(PwC)的一项研究,人工智能将影响公司业务的每一部分,实现出前所未有的创新和发展方式。考虑到人工智能和数据管理的复杂性,需要具有合适专业知识的专门领导人来确定新技术的潜在影响以及如何把它们结合起来。

CAIO正是所说的那个专业的领导者。他们将有以下职责:

  • 在企业内部跨部门存储中收集和集中数据。

  • 在所有可能的领域将数据转换为价值。

  • 成为吸引和留住人工智能人才的专业代理人。

  • 与其他的首席执行官和高级领导一起管理其他的组织和基础设施的变更。

也就是说,只有当一个组织深刻理解并排序好了它想要利用人工智能和自动化等新兴解决方案来优化的实际业务问题和目标时,主要的技术措施才会成功。“蜂拥向“人工智能策略”并雇佣具有人工智能专业能力的人似乎符合当前的趋势,但它忽略了一个现实,那就是只有对实际业务问题有着深刻的理解和目标,创新的举措才能获得成功。” 自然语言生成叙事科学软件制造商 Narrative Science.的首席科学家克里斯蒂安·j·哈蒙德说。

一个组织还必须拥有基础设施、数据、预算和人才,以使一个CAIO能够执行他们的人工智能愿景,从而打造一个协同领导的团队创造变革,而不是单独的个人领导。目前,这些举措和创新努力的主要动力是拥有足够影响力和资源的业务线所有者,但这些影响仅限于他们自己的团队和产品线内部。根据麦肯锡最近对3000多名高管的研究,成功的人工智能应用拥有整个董事会的强有力的行政领导支持,几乎是没有使用人工智能技术的公司的两倍。

在决定雇佣一个CAIO之前,回答以下问题来评估你为AI所做的准备:

1 .工作你的公司目前在使用什么样的数据和分析?

通常情况下,企业领导者认为他们公司的数据质量很好,实际上往往是不一致的,不完整的,有偏见的,分布在不同的系统,甚至是不正确的。“垃圾输入,垃圾输出”形容这些数据非常合适,这是公司战略、计划和优先事项的基础。你的公司的数据和分析的基础设施的质量,以及分析的文化,对所有人工智能举措都是至关重要的。

2、执行团队对现在的技术有真正的了解吗?

对能力、潜在收益以及它对你的业务的影响具有基本的了解,这是一个很大的竞争优势。在这个充满活力的领域中,不断有新的发展,如果执行团队在了解技术方面落后,就会更加难以让你的领导与目标和里程碑的实现真正同步。

3 、他们是否拥有足够财力和人力上的资源来实现人工智能计划?

实现企业层面上的转换要比大多数非技术人员估计的要困难得多。该组织需要愿意进行试验,并有风险容量这样做。好几位商业领袖提到,要进行20到30次实验,以确保有少数能够实现。亚马逊经营着数百项实验,而它的少数几个赢家——AWS、Prime、Alexa——为它们买单。

4、公司是否有机会接触领域内专家,是否愿意投资正确的团队?

拥有好的团队,从管理人员到工程水平,是解决企业AI实施的所有其他挑战的基础。仅仅通过直接招聘是不能解决的,还需要通过伙伴关系、联合项目、投资,甚至收购来实现。如果合适的团队和人员参与进来,那么就可以为整个组织做正确的事情。

对于CAIO来说,搜索组织的区域来应用人工智能是很自然的,但是如果你没有正确评估你当前的组织状态,或没有建立了有力成功的先决条件,那么这些应用就会是不成熟的。

正如来自奇点大学的尼尔·雅各宾斯坦(Neil Jacobstein)所建议的,“与一个敏捷的团队一起跟上科技的发展速度是非常重要的。”在高层有一个集中的人工智能专家,每个人都必须问这个人问题,可能不像拥有一个强大而非集中的团队那样快速有效。

雷锋网编译 via VB

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