在開始使用 AI 之前要應對的挑戰

已發表: 2022-05-25

人工智能及其背後的技術正以驚人的速度發展。營銷人員已經意識到它的巨大潛力，並正在努力充分挖掘該技術的機會。在這方面取得了許多進步，許多組織已經通過深入的數據分析和數據發現解決方案佔據了人工智能世界的中心舞台。

我很高興與 Io-Tahoe 合作。 Io-Tahoe 是為數不多的承擔人工智能複雜性的組織之一，並正在努力從這一巨大壯舉中取得重大成就。他們為客戶提供智能數據發現和人工智能驅動的目錄解決方案，並幫助他們從客戶數據中獲得可行的見解。

人工智能的潛力是顯而易見的。 Adobe 估計，他們預計 31% 的組織將在未來 12 個月內開始使用 AI。這一統計數據得到了以下事實的支持：有比以往更多的初創公司專注於人工智能及其為大眾提供的服務。

大約 61% 遵循創新戰略的組織已經轉向人工智能，以從他們以前可能遺漏的數據中提取數據。創新是人工智能的一個標誌，相信這種意識形態的創業想法很少能在沒有人工智能的氧氣的情況下生存。

營銷人員不僅對人工智能充滿信心，而且消費者也開始意識到它的巨大潛力。大約 38% 的消費者開始相信人工智能將改善客戶服務。隨著這種意識和知名度的提高，我們可以預期這些數字會進一步增加。

組織發現很難在大數據的四個 V 中找到立足點；數量、品種、準確性和速度。市場上超過 38% 的分析和數據決策者報告稱，他們的非結構化、半結構化和結構化數據池在 2017 年增加了 1,000 TB。

數據的增長正在迅速增長，組織為從中提取價值而採取的舉措也在迅速增長。這就是組織必須克服的眾多挑戰，才能從人工智能中獲取全部價值。

這些並發症是：

您的推理工具只會與您擁有的數據一樣好。如果您提供給機器的數據不是結構化且完美無缺的，那麼從中獲得的推論幾乎不會為您的組織帶來優勢。因此，該過程的第一步是獲得質量數據。

如果沒有對數據質量的信任，他們就不會繼續他們的人工智能計劃。這證明了數據質量在 AI 中的重要性，以及它如何改變相關利益相關者的觀點。

帕累托概念在這裡適用，因為數據科學家必然會花費近 80% 的時間來準備數據以供分析，然後將剩餘的 20% 時間用於對準備好的數據進行分析。為最終分析創建這些數據集是該計劃總體成功的關鍵，這就是科學家必須分配時間的原因。

許多在線分析師都注意到了 80/20 現象，他們認為數據科學家 80% 的寶貴時間都花在了查找、重組和清理大量數據上。

獲得高質量數據後，您需要了解招聘和留住業內最優秀人才的重要性。由於人工智能相對較新，勞動力市場尚未成熟。因此，您必須耐心尋找合適的人才。

目前市場上三分之二的人工智能決策者都在努力為他們的公司獲取合適的人工智能人才。招聘完成後，這些公司中有 83% 都在努力留住他們寶貴的員工。人才短缺顯然超出了所有技術缺陷，因為公司需要廣泛的專業知識來處理人工智能係統。這裡的理解是，傳統的招聘實踐幾乎無法實施，組織需要尋找其他選擇。

隨著數據法規的不斷增加，如果不採取適當的措施，任何組織都可能很容易陷入法律的錯誤一邊。 GDPR 或歐盟的《通用數據保護條例》是州級數據最先進和最新的隱私政策之一。遵守此類政策是強制性的，因為不遵守可能會讓您陷入可怕的境地。

存在信任赤字，人工智能和分析市場沒有顯示出任何隨時間下降的跡象。儘管市場突飛猛進地增長和進步，但這種信任赤字仍然存在，並且沒有顯示出任何減少的跡象。

有了上面提到的並發症，我們絕對不會讓你掛在這裡。您可以遵循某些策略來廣泛實施 AI。這些包括：

知道從他們的人工智能活動中期待什麼的組織比那些不了解這項技術並且只是因為他們的競爭對手而參與其中的組織做得更好。 AI 願景還可以作為未來目標的列表，因此您可以將最終目標與您之前的計劃相結合。

人工智能背後的最終目標或宏大願景是改善客戶體驗並為您的產品增加價值。為了更好地做到這一點，您可以建立以客戶旅程為中心的團隊，在整個旅程中跟踪客戶並改善他們的體驗。您的任務不僅僅是組建一個團隊，因為您還必須監控他們的前進進度。

雖然四分之三的企業希望以數據為驅動，但只有約 29% 的企業同意他們擅長將分析和數據聯繫起來以積極產生洞察力。如果您擁有的數據還沒有準備好讓您獲得可操作的見解，請圍繞該分析團結您的組織，並據此做出業務決策。

數據可訪問性和文化對於您的組織來說是必要的，因為可訪問的數據使您能夠專注於業務決策、快速前進並建立一種知情的文化，在這種文化中，數據可以幫助您做出更好的決策並採取更好的行動。

端到端 AI 生命週期管理涉及從數據提取到以可操作的洞察力形式呈現數據的數據管理。該過程需要不同的階段，例如數據的獲取、存儲、傳播、學習和實施。通過實施端到端管理，您可以確保您的數據始終安全無虞。

人工智能是為您的組織生成可操作見解的未來。使用正確的工具，您可以獲得所需的結果並克服最初的複雜性。