MIT ve Boston Consulting Group: Dünya çapında 21 sektörde 3.000 yönetici ile diyalog, AI iş formunu nasıl yeniden şekillendiriyor? | Lei Bao
Yapay zeka yeni bir trend haline geldi, herkes yapay zeka hakkında konuşuyor, ancak yapay zeka alanındaki işletmelerin düzeni gerçekten de insanların bahsettiği kadar müreffeh mi? Yakın zamanda, MIT Sloan Management Review (MIT Sloan Management Review) ve Boston Consulting Group "Yapay Zeka ile İşletmeyi Yeniden Şekillendirme" başlıklı bir rapor yayınladı. Şirketler, yapay zekayı daha iyi uygulamak için hırs ve pratik eylemleri dengeleyebilir.
Leifeng.com editörü okuyucular için ana içeriği ve diyagramları seçti, düzeni ve "Sinicization" ı basitleştirdi, herhangi bir tutarsızlık varsa, lütfen eleştirin ve düzeltin. Orijinal raporla ilgilenen okuyucular, raporun orijinal PDF versiyonunu edinmek için Leifeng.com'un sahne arkasındaki "ainow" bölümüne yanıt verebilir.
Rapor, 3.000 yönetici ve analisti kapsayan bir ankete dayanmaktadır ve ankete katılanlar, dünya çapında 112 ülkede 21 sektörde dağıtılmaktadır. Ayrıca, "Sloan Management Review", çeşitli kuruluşların karşılaştığı pratik sorunları çözmek için sektördeki bazı üst düzey yöneticiler ve akademisyenlerle röportaj yaptı.
Genel olarak rapor, AI uygulamasının mevcut durumunu ortaya koymaktadır: Ses yüksek, ancak çok az yer kaplıyor. Yapay zekanın gelişimini kısıtlayan birçok faktör vardır, ancak teknoloji ilk değil, gerçek anahtar değil, yönetim için daha büyük zorluklar oluşturan yönetim ve iş faktörleri. .
Yüksek sesler, yüksek beklentiler
Anket sonuçlarına göre, Tüm endüstrilerin yapay zeka için yüksek beklentileri var . Şu anda ankete katılanların yalnızca% 14'ü, AI'nın mevcut ürün veya hizmetleri üzerinde büyük bir etkisi olduğuna inanıyor. Ancak 5 yıl sonraki durum için bu oran% 63'e yükseldi. TMT (teknoloji, medya ve telekomünikasyon) endüstrisinde ankete katılanların% 72'si, beş yıl sonra AI'nın etkisi konusunda iyimser. Kamu sektöründe bile, ankete katılanların% 40'ı yapay zekanın beş yıl içinde çok büyük bir etkisi olacağına inanıyor.
Bu aşamada, ankete katılanların yalnızca% 15'i AI'nın süreçleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olduğuna inanırken, ankete katılanların% 59'u AI'nın beş yıl sonra süreçleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olacağına inanıyor.
Ankete katılanların çoğu, AI'nın BT, operasyonlar ve üretim, tedarik zinciri ve müşterilerle yüzleşmek zorunda olan akıllı alanlarda yapacak çok şeyi olduğuna inanıyor. Farklı endüstrilerin farklı etkileri vardır.Profesyonel hizmetleri örnek alırsak, strateji yapay zekadan en çok etkilenen işlevsel alandır.
Makro açıdan bakıldığında, çoğu şirket veya kurum nispeten yüksek bir AI tanınırlığına sahiptir. Ankete katılanların% 80'i AI'nın bir fırsat olduğuna inanıyor ve% 40'ı AI'nın risk anlamına geldiğine inanıyor (% 33 AI'nın hem bir risk hem de bir zorluk olduğuna inanıyor). Ankete katılanların yalnızca% 4'ü AI'nın tamamen bir risk olduğuna inanıyor.
AI'nın popülaritesinin nedeni nedir? Ticari çıkarlarla ilgili mi? Cevap benzersiz değil. Grafik 5'ten, Ankete katılanların çoğu, AI'nın kendilerine fayda sağlayacağına ve maliyetleri azaltacağına inanıyor. Ankete katılanların% 84'ü, AI'nın rekabet gücü kazanmalarını ve sürdürmelerini sağladığına inanıyor. Yöneticilerin yaklaşık 3 / 4'ü, yapay zekanın yeni iş fırsatları getirebileceğine inanıyor.
Gök gürültüsü, küçük yağmur
Yapay zekanın benimsenmesine ne dersiniz? Farklı şirketler veya kuruluşların farklı durumları vardır ve bu da sesler ve eylemler arasındaki boşluğu yansıtır. Ankete katılanların yalnızca yaklaşık% 5'i AI uygulamasını başarıyla tamamladı. Ankete katılanların% 54'ü gerçek eylemlerde AI kullanmadıklarını söyledi. Ek olarak, AI kabul edilse bile, farklı şirketler veya kuruluşlar farklı seviyelere sahiptir. Örnek olarak sigorta sektörünü ele alalım Ping An Insurance 110 bilim adamını işe aldı ve 30 AI projesi başlattı. Ping An Insurance, çevrimiçi kredi başvurusunu 3 dakika içinde onaylarken, bazı büyük Batılı sigorta şirketlerinin yapay zekaları hala "sohbet botlarında" bulunuyor.
Anket katılımcılarının yapay zekayı benimseme ve yapay zekayı anlama düzeyine göre Anket nesneleri dört gruba ayrılabilir: öncüler, araştırmacılar, deneyciler ve pasifler.
-
Öncü (% 19) Derin bir yapay zeka anlayışına sahip ve yapay zekayı benimsemiş kuruluşları temsil eder
-
Araştırmacı (% 32) Yapay zekayı anlayan kuruluşları temsil eder, ancak yapay zekanın benimsenmesi hala pilot aşamadadır
-
Deneyci (% 13) Temsilcilerin bazı pilot projeleri var veya yapay zekayı benimsemiş ancak yapay zekayı yeterince anlamıyorlar
-
Pasif (% 36) Yapay zekayı benimsemeyen ve derin bir yapay zeka anlayışına sahip olmayan bir kuruluşu temsil eder
Ankete katılanların büyük çoğunluğu yapay zekanın bir fırsat olduğuna inanıyor. Neden bazı şirketler veya kuruluşlar yapay zekayı benimsemede yetersiz kalıyor? Aşağıdaki şekil, yukarıdaki dört anket katılımcısı grubu tarafından dikkate alınan kısıtlayıcı faktörleri göstermektedir. Pasiflerin en çok yoksun olduğu şey net bir iş planıdır, oysa deneyciler daha fazla paraya ihtiyaç duyduklarını düşünürler ve teknolojinin birincil nedeni değildir. .
Bir diğer çok önemli faktör, bu dört grubun standartlarına yansır - AI anlayış düzeyi . Öncülerin yaklaşık% 90'ı ve araştırmacıların% 91'i yapay zekanın iş değeri üzerindeki etkisini kabul ederken, deneyciler ve pasifler için yalnızca% 32 ve% 23 hemfikir. Hem öncüler hem de araştırmacılar, işyerinde yapay zekanın bir kuruluşun alışkanlıklarını değiştireceğine inanıyor. Bununla birlikte, rapor aynı zamanda insanların çalışma sürecinde değiştirilmesinin hala zor olduğuna da işaret etti.
Ses ve eylem arasındaki boşluk, şirketlerin veya kuruluşların verilere, yetenek eğitimine ve algoritmalara yönelik tutumunda da kendini gösteriyor. Öncülerin yaklaşık% 50'si zaten verilere büyük bir yatırım yapmıştır, diğer grupların ise nispeten az sayıda yanıtlayıcısı vardır.Örneğin, araştırma grubunda yalnızca% 25 verilere yatırım yapmıştır. Veriler neden bu kadar önemli? Veri olmadan algoritmalar tek başına herhangi bir değer sağlayamaz .
Microsoft veri bilimi başkanı şunları söyledi: " İnsanlar, makine öğreniminin neler yapabileceğine dair olgun bir anlayışa sahip değiller. Birçok şirket veya kuruluş, algoritmaların güvenilir tahminler yapmak için modelleri çıkarması için veri toplamaz. "
Algoritmalar ve veriler, teknik yeteneklerin gerçekleştirilmesi ve yönetilmesinden ayrılamaz. Öncüler gibi deneyimli şirketler veya kuruluşlar, yapay zeka becerilerini geliştirmek için çoğunlukla iç eğitim veya işe alımdan yararlanırken, pasifler gibi deneyimden yoksun olanlar ise yapay zeka becerilerinin eksikliğini telafi etmek için dış kaynak kullanımından yararlanır.
Raporda ayrıca, birçok mükemmel araç ve açık kaynak projesi olmasına rağmen, şirketlerin veya kuruluşların dış kaynak kullanımı şeklinde yapay zekayı kullanabileceğine, ancak kuruluşların veya kurumların dahili yapay zeka teknik ekiplerine ihtiyaç duymadığı anlamına gelmediğine dikkat çekildi.
Verilerin kullanımı açısından, gizlilik sorunları ile yasalar ve düzenlemeler, anket yanıtlayan dört gruba kısıtlamalar getirir, ancak yanıt yöntemleri farklıdır. Deneycilerle (% 34) ve pasiflerle (% 30) karşılaştırıldığında, öncüler (% 73) veri gizliliği ve güvenliğini daha fazla sürdürebilir. Bu boşluk aynı zamanda yapay zeka geliştirmede geride kalan şirketlerin karşılaştığı engelleri de yansıtıyor.
Yönetimi kavrayın ve geleceği gösterin
Laggard şirketleri boşluğu kısaltmak istiyor, aynı zamanda yönetimden de . Yönetim açısından, üç yönetim zorluğu vardır: temel bir yapay zeka anlayışı oluşturmak, yapay zekaya uyum sağlamak ve rekabet alanını yeniden düşünmek.
-
Yapay zeka hakkında temel bir anlayış oluşturun
Görüşülen yöneticiler ve akademisyenler, yönetimin temel bir AI anlayışına sahip olması gerektiğini söylediler. Programların verilerden nasıl öğrendiğini anlamak için çevrimiçi kurslardan öğrenmeye başlayabilirsiniz.
-
AI için ayarlayın
Yapay zekanın yaygın uygulaması, orijinal işbirliği yöntemini değiştirebilir.Proje ekibi üyeleri hem insanları hem de makineleri içerir. Her konu grubunun AI yeteneklerini geliştirme planı olmasına rağmen, öncülerin ve araştırmacıların% 30'u hala bir departman kurmamış ve AI için açıkça tanımlanmış sorumluluklar ve pasiflerin% 70'i aynı durumda. Uygun bir AI geliştirme modelinin oluşturulması acildir. Ayrıca yapay zekanın gelişiminin kültürel direnci de var, merkezi ve merkezi olmayan bir teknik ekip kurmak ve uygun yetenekleri işe almak gerekiyor.
-
Rekabet ortamını yeniden düşünmek
Aşağıdaki Şekil 11'de gösterildiği gibi, ankete katılanların% 60'ından fazlası AI stratejilerini araştırmanın çok önemli olduğuna inanıyor, ancak yalnızca% 30'u stratejiler araştırdı. Büyük şirketler (100.000'den fazla çalışanı olan şirketler) bir yapay zeka stratejisine sahip olmalıdır, ancak gerçek durum, yalnızca% 56'sının buna sahip olmasıdır. Rapor, verilerdeki artışla birlikte, verilere öncelikli erişim için sürekli bir talep olduğuna dikkat çekti. Belki de bu, strateji içinde dikkate alınabilecek bir faktördür.
Rapor ayrıca sonraki adımlar için beş öneri ortaya koymaktadır:
Müşterilerin kendilerine olan güvenini koruyun, verileri makul şekilde kullanın ve veri güvenliğini sağlayın
AI sisteminin periyodik denetimi ve sürekli iyileştirme
Belirsizliğe hazırlıklı olun ve projelere ve yatırımlara öncelik verin
Tam bir gelecek senaryosu oluşturun ve odaklı planın uyarlanabilirliğini test edin
Yetenekleri çekmek için AI projesi için net bir odak ve çalışma planı planlayın
Son olarak, rapor ayrıca yapay zekanın gelecek üzerindeki etkisini de dört gözle bekliyor. Anket sonuçlarına göre, işgücü açısından, ankete katılanların% 70'i yapay zekanın mevcut çalışanların işlerinin yerini alacağından endişe duymuyor. Ancak ankete katılanlar, AI'nın çalışanların önümüzdeki beş yıl içinde yeni beceriler öğrenmesini ve mevcut becerileri geliştirmesini gerektireceğini de kabul etti.
Yapay zeka, işgücüne ek olarak yeni iş fırsatları da yarattı, ancak hangi şirketlerin veya kuruluşların fırsatlar elde edebileceği konusunda bir sonuca varmak için henüz çok erken. Ancak kesin olan şey, gelecekte şirketlerin veya kuruluşların, insanların ve makinelerin avantajlarını dengelemek ve rekabet güçlerini artırmak için kilit bir teknoloji olarak yapay zekaya güveneceğidir.
Lei Feng net sonucu:
Yeni bir çağdan önce insanlar her zaman beklentilerle doludur. AI'nın ortaya çıkmasından önce, bizi ne kadar etkileyeceğini tahmin etmek zordur ve AI anlayışımız yeterince açık değildir. Yapay zekayı gerçekten uygulamak istiyorsanız, öncelikle kapsamlı bir yapay zeka anlayışına sahip olmanız gerekir.Bu temelde, stratejileri ve planları incelemeniz, sürekli olarak alanlar arası engelleri ve boş konuşmayı adım adım gerçeğe dönüştürmeniz, gelecekteki işlere hazırlanmanız ve rekabet gücünü artırmanız gerekir. . Hangi çağda olursa olsun en güçlü olanın hayatta kalması doğrudur.
