公司董事會(huì)還沒有為人工智能革命做好準(zhǔn)備

實(shí)驗(yàn)的時(shí)間已經(jīng)結(jié)束:人工智能(AI)解決方案已經(jīng)為企業(yè)準(zhǔn)備好了。早期的采用者已經(jīng)收獲了回報(bào)，從試驗(yàn)轉(zhuǎn)向大規(guī)模的采用者。這些公司的首席執(zhí)行官相信，在短短兩年內(nèi)，人工智能的部署將為他們帶來大約30%的新收入和成本節(jié)約。

莫希特·喬希，銀行金融服務(wù)總裁兼主管保險(xiǎn)在印孚瑟斯。

其他企業(yè)現(xiàn)在也紛紛效仿，不愿錯(cuò)過人工智能的優(yōu)勢(shì)。我敢肯定，那些遲遲不起草和發(fā)布自己的人工智能戰(zhàn)略的公司注定會(huì)被淘汰。然而，要想在人工智能世界取得成功，企業(yè)首先必須做好三件事:治理、人才和技能。

在企業(yè)中引入人工智能不僅僅是一次IT升級(jí);這是一場(chǎng)革命，而且可以說是一個(gè)公司將要做出的最重要的it決策之一。這就是為什么它比以往任何計(jì)算轉(zhuǎn)變都需要更多的戰(zhàn)略規(guī)劃和考慮——無(wú)論是引入移動(dòng)設(shè)備，還是從私有云計(jì)算轉(zhuǎn)向混合和公共云計(jì)算。

對(duì)于公司董事會(huì)來說，這意味著制定和批準(zhǔn)人工智能戰(zhàn)略是他們現(xiàn)在必須做出的最重要的商業(yè)決策。當(dāng)涉及到人工智能時(shí)，快速行動(dòng)和打破現(xiàn)狀并不是一個(gè)足夠好的技術(shù)策略。

然而，在太多的公司里，董事會(huì)成員只是還沒有獲得做出正確決策所需的人工智能知識(shí)和戰(zhàn)略洞察力。需要說明的是，你不一定要成為數(shù)據(jù)科學(xué)家才能做對(duì);董事會(huì)成員需要充分理解在企業(yè)中引入人工智能的機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)——因?yàn)槿绻麄冏鲥e(cuò)了，他們可能面臨企業(yè)治理的巨大失敗和企業(yè)信任的徹底崩潰。

董事會(huì)成員現(xiàn)在必須提升他們的人工智能知識(shí)。如果他們不能從一開始就制定正確的政策，那么他們創(chuàng)建的公司將面臨一個(gè)麻煩的世界，甚至可能損害人工智能被社會(huì)更廣泛地接受。在印孚瑟斯(Infosys)，我們正在為客戶的董事會(huì)提供量身定制的“人工智能訓(xùn)練營(yíng)”(AI bootcamp)，我希望將這一服務(wù)擴(kuò)展到其他公司，因?yàn)槲覀冎?，盡管人工智能有能力改變世界，但必須正確操作。

人工智能只有在企業(yè)完全更新并完全整合其技術(shù)和運(yùn)營(yíng)模式的情況下才能產(chǎn)生最大的影響，并避免IT“棕地”(brownfield)挑戰(zhàn)。附加解決方案不會(huì)制定AI策略。我對(duì)董事會(huì)的第二條建議是，他們應(yīng)該盡快制定并監(jiān)督在企業(yè)中使用人工智能和大數(shù)據(jù)的嚴(yán)格道德準(zhǔn)則。

這在現(xiàn)在尤為重要，因?yàn)樵絹碓蕉嗟耐ㄓ肁I解決方案正在讓位給高度專業(yè)化的AI工具。我認(rèn)為，公司董事會(huì)必須對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的倫理和治理投入至少與他們對(duì)確定正確技術(shù)解決方案的關(guān)注一樣多的精力。

除了大數(shù)據(jù)和人工智能的治理，還有第二個(gè)瓶頸，那就是人才。老生常談是正確的:現(xiàn)在每家公司都是科技公司;不過很快，大多數(shù)公司也將成為人工智能公司。

因此，在招聘優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家和人工智能專家方面，這些企業(yè)不僅要與同行競(jìng)爭(zhēng)，還要與Facebook、亞馬遜(Amazon)和谷歌等科技巨頭競(jìng)爭(zhēng)。因此，我建議企業(yè)不要從當(dāng)?shù)卮髮W(xué)的物理系和數(shù)學(xué)系尋找人才，而應(yīng)該從別處尋找人工智能專家——用自己的工資單。

大多數(shù)企業(yè)內(nèi)部都有令人難以置信的人才。他們所要做的就是為他們的員工提供必要的培訓(xùn)和支持，這可以在技術(shù)合作伙伴的幫助下完成，前提是這些合作伙伴與平臺(tái)無(wú)關(guān)，這樣他們就可以支持廣泛的技術(shù)和用例。

必須在兩個(gè)層次上提供培訓(xùn)。首先是人工智能的實(shí)現(xiàn)，通過培訓(xùn)員工編程和處理人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)方面;他們需要了解如何使用機(jī)器人、部署機(jī)器人流程自動(dòng)化以及使用機(jī)器學(xué)習(xí)來利用大數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在，設(shè)置虛擬代理和人工智能機(jī)器人不再需要深入的人工智能專業(yè)知識(shí)，而是可以在低代碼、自助服務(wù)的IT環(huán)境中完成。

對(duì)人工智能有更高需求的公司將需要進(jìn)入第二層，通過提供深入研究數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和各種人工智能解決方案的復(fù)雜工作原理的課程，打造人工智能能力。要產(chǎn)生影響，這些課程需要以生產(chǎn)為中心，并植根于現(xiàn)實(shí)的例子。

當(dāng)然，培養(yǎng)自己的專家至關(guān)重要，但以我的經(jīng)驗(yàn)來看，這還不夠。每個(gè)員工都需要具備基本的人工智能技能。通過向每個(gè)人介紹人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)，將解決人工智能對(duì)人們生活和工作影響的潛在誤解，并有助于推動(dòng)人工智能的商業(yè)案例。人工智能的用例不僅僅是過程自動(dòng)化，還包括利用人工智能的力量增加勞動(dòng)力——這將影響到每個(gè)人。

只有解決了這三個(gè)挑戰(zhàn)——治理、人才和技能——我們才能打造真正的人工智能本土企業(yè)，并將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的巨大機(jī)遇傳遞下去。