（文章來源：教育新聞網(wǎng)）

大規(guī)模實施人工智能的最大障礙不在于技術(shù)，而在于人類和商業(yè)實踐。普華永道在一份新報告中發(fā)現(xiàn)，公司正在縮減人工智能的雄心。有什么挑戰(zhàn)?測量投資回報率，批準預(yù)算并培訓現(xiàn)有員工。普華永道(PwC)在2020年AI預(yù)測報告中指出了運營障礙，并強調(diào)了高管們對持續(xù)承諾的需求。

高級領(lǐng)導知道這一浪潮即將到來：“百分之九十的接受調(diào)查的高管認為，人工智能提供的機會多于風險，近一半的人預(yù)計人工智能將擾亂其地理市場，業(yè)務(wù)所在的領(lǐng)域或兩者?！蓖瑫r，在1062位受訪者中，只有12%的受訪者表示他們計劃破壞自己的行業(yè)，這表明“幾乎有四倍的受訪者擔心破壞自己的計劃?！?/p>

這是更無聊但重要的部分之一：確定AI可以在哪些方面產(chǎn)生最大的業(yè)務(wù)影響，并建立成功所需的技術(shù)和人員能力。將AI指向沒有任何人想閱讀的文書工作。該報告的作者說，使用AI進行有效操作和提高生產(chǎn)率的最佳方法是使用該技術(shù)從稅單，提貨單，發(fā)票和其他文檔中提取信息。尋找整個企業(yè)中常見的任務(wù)以創(chuàng)建可重用的AI解決方案，例如用于處理非結(jié)構(gòu)化文本的模型。

這是重新思考技能提升工作的一部分—如果您僅向非技術(shù)員工提供技術(shù)培訓，那您做錯了。通常，跨業(yè)務(wù)部門的協(xié)作對于轉(zhuǎn)型技術(shù)至關(guān)重要，跨團隊的技能提升也是其中的一部分。

報告建議將優(yōu)先考慮給予不同的專家說其他專業(yè)語言的能力。為了鼓勵跨職能的協(xié)作，公司應(yīng)“創(chuàng)建“多語言”團隊，由數(shù)據(jù)工程師，數(shù)據(jù)倫理學家，數(shù)據(jù)科學家和MLOps工程師組成應(yīng)用程序開發(fā)和業(yè)務(wù)團隊的一部分。另外，在業(yè)務(wù)方面培訓技術(shù)團隊成員，使每個人都說相同的語言。

正如接受調(diào)查的50%的高管所認可的那樣，團隊成員“需要為人們提供立即的機會和激勵措施，使他們能夠運用所學知識，從而使知識變成提高績效的現(xiàn)實技能?！逼杖A永道發(fā)現(xiàn)，只有大約三分之一的受訪者“完全解決了與數(shù)據(jù)，人工智能模型，輸出和報告有關(guān)的風險”。報告作者建議公司以行動來支持自己的話。普華永道的負責任AI工具包列出了負責任AI的以下五個方面：管治，可解釋性和可解釋性，偏見與公平，穩(wěn)健性和安全性，道德與規(guī)范。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，大約50%的高管正在接受“可擴展性”挑戰(zhàn)。該報告還建議與風險和合規(guī)職能部門合作，以開發(fā)正確的AI標準，控制，測試和監(jiān)視。公司還需要用于AI保證的預(yù)算，類似于用于網(wǎng)絡(luò)安全或云安全的預(yù)算。數(shù)據(jù)必須“準確，標準化，標記，完整，無偏見，符合法規(guī)并安全”。此步驟對于使AI大規(guī)模運行至關(guān)重要。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，只有三分之一的受訪者表示標簽數(shù)據(jù)是2020年的重點。該報告建議，即使AI的工作只集中在單個功能或流程上，對于公司來說，從組織的整個(和外部)收集安全，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)也至關(guān)重要。這是改進業(yè)務(wù)模型工作的一部分。企業(yè)應(yīng)創(chuàng)建獨特的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和認知資產(chǎn)：包含公司在特定領(lǐng)域的經(jīng)驗和專業(yè)知識的AI模型。

要從AI項目中看到ROI，企業(yè)必須能夠利用這些新資產(chǎn)提供的見解和成果。這些工作至關(guān)重要，因為“ AI開發(fā)與軟件開發(fā)非常不同，需要不同的思維方式，方法和工具。”由于AI模型的開發(fā)需要“測試和學習”的方法，因此業(yè)務(wù)團隊還必須不斷學習和完善他們的方法。在今年接受調(diào)查的1062名受訪者中，有54%擁有企業(yè)高管職位，超過一半的人從事IT和技術(shù)職能，有36%來自收入在50億美元及以上的公司。這項調(diào)查是由普華永道研究公司進行的。
? ? ? ? （責任編輯：fqj）