在开始使用 AI 之前要应对的挑战

已发表: 2022-05-25

人工智能及其背后的技术正以惊人的速度发展。营销人员已经意识到它的巨大潜力，并正在努力充分挖掘该技术的机会。在这方面取得了许多进步，许多组织已经通过深入的数据分析和数据发现解决方案占据了人工智能世界的中心舞台。

我很高兴与 Io-Tahoe 合作。 Io-Tahoe 是为数不多的承担人工智能复杂性的组织之一，并正在努力从这一巨大壮举中取得重大成就。他们为客户提供智能数据发现和人工智能驱动的目录解决方案，并帮助他们从客户数据中获得可行的见解。

人工智能的潜力是显而易见的。 Adobe 估计，他们预计 31% 的组织将在未来 12 个月内开始使用 AI。这一统计数据得到了以下事实的支持：有比以往更多的初创公司专注于人工智能及其为大众提供的服务。

大约 61% 遵循创新战略的组织已经转向人工智能，以从他们以前可能遗漏的数据中提取数据。创新是人工智能的一个标志，相信这种意识形态的创业想法很少能在没有人工智能的氧气的情况下生存。

营销人员不仅对人工智能充满信心，而且消费者也开始意识到它的巨大潜力。大约 38% 的消费者开始相信人工智能将改善客户服务。随着这种意识和知名度的提高，我们可以预期这些数字会进一步增加。

组织发现很难在大数据的四个 V 中找到立足点；数量、品种、准确性和速度。市场上超过 38% 的分析和数据决策者报告称，他们的非结构化、半结构化和结构化数据池在 2017 年增加了 1,000 TB。

数据的增长正在迅速增长，组织为从中提取价值而采取的举措也在迅速增长。这就是组织必须克服的众多挑战，才能从人工智能中获取全部价值。

这些并发症是：

您的推理工具只会与您拥有的数据一样好。如果您提供给机器的数据不是结构化且完美无缺的，那么从中获得的推论几乎不会为您的组织带来优势。因此，该过程的第一步是获得质量数据。

如果没有对数据质量的信任，他们就不会继续他们的人工智能计划。这证明了数据质量在 AI 中的重要性，以及它如何改变相关利益相关者的观点。

帕累托概念在这里适用，因为数据科学家必然会花费近 80% 的时间来准备数据以供分析，然后将剩余的 20% 时间用于对准备好的数据进行分析。为最终分析创建这些数据集是该计划总体成功的关键，这就是科学家必须分配时间的原因。

许多在线分析师都注意到了 80/20 现象，他们认为数据科学家 80% 的宝贵时间都花在了查找、重组和清理大量数据上。

获得高质量数据后，您需要了解招聘和留住业内最优秀人才的重要性。由于人工智能相对较新，劳动力市场尚未成熟。因此，您必须耐心寻找合适的人才。

目前市场上三分之二的人工智能决策者都在努力为他们的公司获取合适的人工智能人才。招聘完成后，这些公司中有 83% 都在努力留住他们宝贵的员工。人才短缺显然超出了所有技术缺陷，因为公司需要广泛的专业知识来处理人工智能系统。这里的理解是，传统的招聘实践几乎无法实施，组织需要寻找其他选择。

随着数据法规的不断增加，如果不采取适当的措施，任何组织都可能很容易陷入法律的错误一边。 GDPR 或欧盟的《通用数据保护条例》是州级数据最先进和最新的隐私政策之一。遵守此类政策是强制性的，因为不遵守可能会让您陷入可怕的境地。

存在信任赤字，人工智能和分析市场没有显示出任何随时间下降的迹象。尽管市场突飞猛进地增长和进步，但这种信任赤字仍然存在，并且没有显示出任何减少的迹象。

有了上面提到的并发症，我们绝对不会让你挂在这里。您可以遵循某些策略来广泛实施 AI。这些包括：

知道从他们的人工智能活动中期待什么的组织比那些不了解这项技术并且只是因为他们的竞争对手而参与其中的组织做得更好。 AI 愿景还可以作为未来目标的列表，因此您可以将最终目标与您之前的计划相结合。

人工智能背后的最终目标或宏大愿景是改善客户体验并为您的产品增加价值。为了更好地做到这一点，您可以建立以客户旅程为中心的团队，在整个旅程中跟踪客户并改善他们的体验。您的任务不仅仅是组建一个团队，因为您还必须监控他们的前进进度。

虽然四分之三的企业希望以数据为驱动，但只有约 29% 的企业同意他们擅长将分析和数据联系起来以积极产生洞察力。如果您拥有的数据还没有准备好让您获得可操作的见解，请围绕该分析团结您的组织，并据此做出业务决策。

数据可访问性和文化对于您的组织来说是必要的，因为可访问的数据使您能够专注于业务决策、快速前进并建立一种知情的文化，在这种文化中，数据可以帮助您做出更好的决策并采取更好的行动。

端到端 AI 生命周期管理涉及从数据提取到以可操作的洞察力形式呈现数据的数据管理。该过程需要不同的阶段，例如数据的获取、存储、传播、学习和实施。通过实施端到端管理，您可以确保您的数据始终安全无虞。

人工智能是为您的组织生成可操作见解的未来。使用正确的工具，您可以获得所需的结果并克服最初的复杂性。