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人工智能新时代,企业实现转型的5种方法

新火种    2024-12-14

专家们已经宣布,我们正在告别数字化转型时代,进入人工智能转型的新时代。

好消息是,从云计算的实施到机器学习的尝试,早期数字化变革计划的基础工作将为建立新的人工智能转型提供坚实的基石。

然而,向人工智能时代的转变将面临重大的技术和文化挑战。

以下是五种企业和数字领导者应对这些挑战并实现人工智能转型的方法。

01.不要各自为政

招聘专家Hays的Freshworks全球应用负责人Helene Kollnig建议,专业人士应该向尽可能多的专家寻求建议。

Kollnig表示:“看看其他人在做什么,永远不要各自为政,要做好技术设置出错的准备。”

Kollnig和团队已经开发了Freshworks客户服务套件,这是一款具有人工智能聊天机器人和票务功能的全渠道支持软件。

Kollnig表示,与技术合作伙伴的密切合作帮助她的团队成功实现了人工智能转型:“这种支持对我们很有帮助,因此,我对其他专业人士的建议是寻求帮助。”

02.建立他人的信任

机场集团MAG的首席信息官Nick Woods表示,领导人工智能转型并不简单,执行层必须确保组织成功实现文化转变。

Woods解释道:“这项工作需要大量的合作,我们与初创公司一起,将洞察力与传感器数据相结合,开发人工智能支持的未来航空旅行。”

Woods正在探索该集团的技术如何协助机场进行季节性规划。

这项工作传统上都是人工操作,因此必须向员工展示自动化如何为员工、组织和乘客带来益处。

“人们在这一领域工作多年,长期以来一直按照固定的方式做事。我们必须向客户证明其益处,并且建立他们的信心。向他们展示这项技术如何能够帮助他们改善工作和取得成果,我们正在取得良好进展。”

03.让企业提出想法

旅游巨头TUI的人工智能分析师Anastasiia Stefanska认为,任何人都可以提出利用新兴技术的好方法。

Stefanska表示:“TUI的每一个人,不仅仅是IT部门的每一个人,都能在他们的角色所期望的水平上使用人工智能。”

“过去一年,我们一直在研究这种方法。我们希望在数据团队的业务专业人员和技术知识之间架起一座桥梁。”

TUI使用生成式人工智能(GenAI)进行数据分析,并在培训项目中使用聊天机器人。该公司还使用CortexAI、Snowflake的大型语言模型(LLM)。

Stefanska告诉ZDNET,TUI以游戏化的形式开展了跨业务活动,以帮助发现新的用例。从这些会议中选出的最佳创意已经付诸实施,并将为企业节省大量时间。

“作为项目的一部分,我惊讶地发现业务用户对他们的想法考虑得如此深入。当我们询问客户并且他们也愿意回答时,想法就像雨后春笋一样开始冒出来。很难决定优先考虑什么。”

04.保持理智

建筑公司Simpson Haugh的信息和数字系统合伙人Dave Moyes表示,每个企业和数字领导者都必须为人工智能转型做好准备。

Moyes表示:“各行各业的专业人士都应该采取一些明智的措施,包括与更了解人工智能的人合作。”

“在每个组织内部,都有一些技术带头人,他们对创新、发展和推动很感兴趣,并希望有所作为。”

“向那些想做人工智能的人学习,虽然不能保证你引进的技术会成为下一个最好的技术,但至少你会意识到这些技术的潜力。”

Moyes表示,Simpson Haugh公司正在研究人工智能如何减少时间密集型任务,如总结文本,并帮助员工查找图片,以创建早期阶段的设计方案。

该公司还在考虑基因人工智能如何支持参数化设计的生产,即通过算法流程塑造建筑物。在所有这些领域,客户数据的安全性都将是关键。

“对于我们这样一个拥有敏感数据的组织来说,使用任何工具都需要考虑到。事实上,该项目受NDA保护,因此不要将其放在公共云附近的任何地方。”

“我们将谨慎管理敏感信息,同时设定界限,而不是把一个模型扔进去,让它什么都嗅到。”

05.量力而行

阿拉斯加电信公司GCI的企业云平台副总裁Roger Joys表示,他们公司很愿意在合适的情况下尝试AI。

“从简单的用例,如使用聊天机器人帮助人们自助服务,从而降低呼叫中心成本,到更复杂的客户人口统计数据分析、合并许多不同的数据,人工智能正在成为营销活动的最佳人选。”

不过,Joys也表示,重要的是不要急于进行人工智能转型。

“虽然AI带来的好处很大,但如果没有充分准备好,风险也会很高。”

目前,Joys正在使用VMware Cloud Foundation这类私有云技术,结合其他大量服务,为业务创新创建一个可扩展的安全平台。

“数据科学家已经将一些可以在公有云中使用的数据,转移到了Azure上的Databricks中,但我们不能把所有的客户信息都放到云端。”

Joys补充道:“公司的很多数据,特别是呼叫记录和客户信息,都会受到严格的法规约束。因此,在做AI决策时,必须把这些法律问题考虑进去。”

“这会决定哪些地方可以使用公共AI。我们接下来18个月会继续处理这个问题。”

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