到目前为止，很多企业还没有从他们的人工智能尝试中感受到人工智能带来的重大影响。对此，有专家认为，之所以效果不佳，可能是这些企业没有进行“组织学习”。仅仅使用人工智能来优化业务流程，例如做出更好的预测或自动化手动任务，是不够的。企业需要做进一步的工作，从他们的人工智能项目中汲取经验教训，并利用它们来转变业务。虽然大多数公司都觉得他们从成功和失败中吸取了教训，但很少有公司建立了正式的流程来吸取这些教训并将其传递给整个企业，尤其是在使用人工智能时。什么时候。根据《麻省理工学院斯隆管理评论》和波士顿咨询集团最近的一份报告，只有11%的公司会在2020年从他们的人工智能计划中获得显着收益。以贷款申请评分为例，其中许多要求信贷员手工输入繁琐的数据。人工智能或机器学习可以极大地优化这个过程，降低成本和对贷款专家的需求。但企业只能节省这么多，因为员工也不愿意支持可能让他们失去工作的项目。人工智能还可以用于从这些贷款申请数据中获得新的见解。例如，银行可以识别服务不足的客户群，如果重视这个客户群，银行的业务就会得到极大的扩展。波士顿学院卡罗尔管理学院信息系统教授兼《麻省理工学院斯隆报告》的合著者萨姆·兰斯博特姆(SamRansbotham)说，银行还可以发现那些因为害怕损害信用评级而不敢申请贷款的人。对于这部分人，银行可以通过为他们提供一个不影响他们信用评级的无风险评估机会来改变这种情况。“这不仅仅是关于自动化贷款流程，而是关于从根本上改变贷款流程，”他说。人工智能的发展潜力无限，员工若能掌握这项新技术，将收获更多。工作机会。Ransbotham强调，CIO们必须意识到一个重要问题，而不是只关注效率。“有些CIO更注重服务，他们的目标是降低IT运营成本，”他说。“相对于其他事情，我们可能倾向于将我们今天所做的事情自动化。在对3,000多名受访者进行的一项调查中，麻省理工学院斯隆管理学院和波士顿咨询集团确定了几个可以帮助公司加入11%的“经济重要”群体的因素，包括人类和人工智能。在AI之间共享知识，将AI集成到整体业务战略中，将AI用于更复杂的自动化，并寻找人类和AI协同工作以相互改进的方法。“我们发现，当人们采取这些以组织学习为导向的措施时，他们加入这11%的群体的可能性增加了近80%。向人工智能投入更多资金今年1月下旬，强生公司推出了针对COVID-19的疫苗。强生表示，其疫苗的总体有效率为66%，预防重症有效率85%，预防死亡有效率85%。100%。强生公司首席信息官吉姆斯旺森表示，如果没有人工智能的帮助，疫苗的生产不可能这么快。八九个月前，生产一批疫苗需要两周时间。现在只需要一周时间。可以生产两批。“我们使用人工智能来改进从发酵过程到产量的一切，”他说。人工智能为我们提供了许多见解，它是所有见解共同作用的结果。跨多个专业领域的协作也加快了这一过程。“我们推动复合数据科学家的想法，因为他们是真正了解研发或供应链的人，”他说。“虽然利用人工智能加速疫苗研发是当下的热门话题，但强生公司并没有放松利用人工智能创造新商机的努力。例如，该公司正在利用人工智能和机器学习来检查视网膜扫描的结果以确定患者是否患有青光眼。该公司还开发了手术机器人。对此，斯旺森说：“用户可以获得更高的精度和更好的程序。“以改善患者预后为最终目标，该公司还在研究术前和术后程序。“医生可以使用人工智能为正确的患者提供正确的程序，从而为患者的康复提供最好的支持。医生现在可以对患者进行综合评估，创造一系列全新的机会。斯旺森说，强生公司也在全面推广这种方法。就Avena护肤系列而言，人工智能允许消费者拍摄自己的皮肤照片，以获得个性化的产品推荐。接下来是组织学习。Johnson&Johnson这些图片将用于找出人们面临的皮肤问题。“产品开发的速度将会提高，”他说。因为我们得到了一个数据反馈循环，有助于继续创建相关产品。“这个反馈循环取决于数据基础设施的到位，一个支持隐私和安全的数据基础设施，使整个企业的数据民主化。如果数据不能安全共享，那么我们就不能共享这些数据。强生公司的最后一篇文章组织学习战略是关于增加人工智能专业知识。斯旺森说：“如果我们不习惯处理数据，那么我们就无法利用它们。”因此，我们召集了具有前瞻性的研发科学家、业务人员和供应链人员成立一个数据科学委员会。这个委员会由我和研发负责人共同发起，我们可以决定是否将人工智能下放到我们的业务中。更重要的是，强生的人工智能战略有高层赞助。“我们“将人工智能和技术置于公司的核心，”斯旺森说。这不是你我能做的，它需要高层的支持。像强生公司一样，人工智能项目最成功的公司并不将AI限制在小群体中。AI在整个企业中推广，即使没有技术或分析背景的员工也能使用它。“主要问题，尤其是企业没有获得投资回报，是因为他们没有得到适当的培训、指导和管理，”他说。.我们不是要一个人或一小部分人学习，而是整个企业都要学习。“这有助于培养复合型人才，即了解业务方面、学科领域、软件和人工智能算法的人。”他说，“我们可能会找到一个可以合作完成这项任务的团队。”但最大的挑战之一就是很难让不同思维方式的人一起工作。”人机协作另一家强调组织学习原则的企业是Genpact。该公司是一家全球专业服务公司，最初是通用电气的业务流程部门。年收入为35亿美元。简柏特首席创新官詹尼·贾科梅利表示，自疫情爆发以来，公司收入大幅下滑，因为公司的许多客户都处于受灾严重的行业，公司可能不得不裁员。10,000人。“我们将为这部分员工匹配新的需求，并实时对他们进行再培训，”该公司学习与发展总监贾科梅利说。有时这些工人只需要几周的时间就可以接受再培训并找到新工作。事实上，与同行相比，即使在大流行期间，我们也取得了增长。该公司使用人工智能以两种不同的方式对这部分员工进行了再培训。首先，Genpact使用过程挖掘、自然语言处理(NLP)和网络分析来了解事情是如何完成的，识别异常情况，并找出公司中谁拥有什么技能和专长领域。此信息可以帮助公司将员工分配到新工作。一旦员工进入新的角色，人工智能系统可以解释具体任务的流程，或者将员工与相关专家连接起来，让他们能够快速跟上工作。“这使我们能够更快地对情况做出反应，”Giacomelli说。“知识管理在过去遇到了很多困难。根据国际知识管理研究所(KMInstitute)的数据，五年前，这些项目的失败率约为50%。今天，由于NLP和其他人工智能的显着改进技术，情况有了巨大的改善。贾科梅利说：“在过去的两三年里，机器本身创建的本体的质量变得更加准确，我们掌握的信息也变得更加准确。“AI可以找到存在于文档、业务流程和人员中的组织知识。在Genpact，AI不仅仅是IT领域。它是关于能够从人工智能中学习，”BoozAI战略和培训总监KathleenFeatheringham说艾伦·汉密尔顿。Featheringham指出，在AI上看到显着投资回报的公司与没有看到显着投资回报的公司之间的一个关键区别是，“AI是第四次工业革命，它是一个彻底的游戏规则改变者。这不是一个简单的IT问题，因为涉及所有部门。“人工智能驱动的企业转型需要重新评估绩效目标和培训目标，需要与企业的愿景和使命挂钩。Featheringham说：“以我的经验，当人工智能与愿景和使命脱节时对企业，人们实际上变得充满敌意。“创建新业务线的组织学习原则之一是，人工智能用于增强员工并与他们合作，同时补充他们的技能。HurwitzandAssociates的总裁兼创始人JudithHurwitz表示：“如果我们能够将机器的能力与人类的直觉和知识相结合，那么我们就可以从中获得巨大的商业优势。”.借助NLP，开发人员可以按功能搜索代码，从而减少学习曲线并实现更快、更准确的开发。该系统还可以根据上下文自动生成文档和自动完成代码。GlobantNorthAmerica首席技术官Nicolásávila表示：“他们不会取代开发人员。可以取代开发人员的技术还没有出现，我们不提倡这种技术。增强型编码技术可以完成很多繁重的日常工作.他们为开发人员提供了一个平台，开发人员可以在其中开始处理他们自己的特定问题和特定客户。ávila说，Globant五年前就开始投资人工智能并普及培训。不仅仅是开发人员，还有HR、采购或其他部门的人。“我们必须了解AI的能力，至少在一定程度上高水平，让每个员工都能找到机会利用人工智能。”领域，包括招聘和保留。Autoencoding在2019年初尝试将NLP应用于编程语言实验。这一努力现已演变成商业产品以及一套内部开发工具。“我们可以肯定，这是一个不断增长的商机，”阿维拉说。
