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错误404!组织在实施人工智能时需要避免的问题

经过 Jacob Wolinsky10m2023/12/30
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太長; 讀書

虽然人工智能一直在享受它的阳光,但毫不夸张地说,未来的一年只会带来更多的机遇和新的挑战。
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听起来并不浮夸,但对于人工智能 (AI) 领域来说,今年是不平凡的一年,在很多方面都超出了许多专家的想象。


在很短的时间内,人工智能和生成式人工智能平台已经成为各行各业许多企业的游戏规则改变者。


多年来,企业领导者一直在努力提高效率和生产力,同时提高利润和降低成本——现在人工智能正在做他们一直在寻找的事情。


一项小型企业人工智能采用情况调查显示,近一半(约 48%)的小型企业和中型企业在过去一年已经开始以某种方式使用人工智能工具。


可以肯定地说,更先进的人工智能工具和生成式人工智能应用程序的采用相当成功,特别是对于那些希望在保持资产负债表完好无损的情况下涉足这一领域的规模较小、更加敏捷的公司而言。

一些错误就会造成可怕的错误

尽管今年随着人工智能领域的不断发展,大多数人都会记住一些具有里程碑意义的时刻,但这并不是没有一些或几个令人难忘的错误。


今年年初,几家知名科技和出版公司在发表了无数包含事实错误和抄袭案例的人工智能生成文章后发现自己陷入了困境。


悄悄地从公司网站或博客上删除几篇文章比弥补超过1000 亿美元的市值损失要容易得多。 2月底,谷歌推出了生成式人工智能平台Bard,然而,并非一切都按计划进行,一些错误导致随着股价暴跌,这家大型科技公司的市值在数小时内蒸发了数十亿美元。


互联网上出现大量深度造假,政治领导人在总统选举前使用人工智能生成的图像作为竞选活动的一部分,今年一连串的诉讼让许多公司在试图驯服野兽时勃然大怒。在街头横行。


更不用说前 OpenAI 首席执行官和 ChatGPT 开发人员 Sam Altman 就被他帮助登上地图的同一家公司解雇了。奥特曼后来在微软找到了一份工作,然而,在方向突然改变的过程中,OpenAI 的新董事会成功达成了原则协议,为奥特曼提供了恢复其公司首席执行官职位的机会。


虽然人工智能一直在享受它的阳光,但毫不夸张地说,未来的一年只会带来更多的机遇和新的挑战。


然而,对于中小型公司来说,与硅谷更成熟的同行相比,他们的经验、知识和法律资源较少,在采用新的人工工具和系统时遇到麻烦可能会更大、成本更高。错误不仅仅是从互联网上删除毫无根据的内容或解雇实习生。

组织在制定人工智能战略时需要避免的问题

将人工智能引入您的业务可能是尝试新可能性的令人兴奋的机会。然而,如果没有必要的指导,一路上难免会出现一些失败。作为小企业主或企业家,您需要清楚地了解制定明确目标的重要性,以及长期计划前景的重要性。

缺乏人工智能战略

在不同的业务层面,制定运营策略可以帮助您应对任何挑战,并克服一路上遇到的障碍。您的战略是您的蓝图,指导您实现业务、产品、服务和员工的主要目标。


了解人工智能在业务环境中的潜力将使您能够解决复杂的问题,并基于基本数据指标构建更有洞察力的解决方案。


如果没有明确的指导方针或有助于作为蓝图的策略,您会发现了解人工智能如何为您的业务带来任何好处以及它如何有助于创造更有意义的结果变得更具挑战性。了解人工智能的商业价值是制定人工智能战略以及为组织和团队制定前瞻性目标的重要组成部分。

缺乏经验

通过引入新工具,企业主通常需要拥有应用程序的经验,或者拥有一支能够熟练地管理使用该技术的现有员工团队。


然而,随着人工智能的出现,新的应用程序不断变化,这意味着在您的业务中成功应用这些工具所需的专业知识要么需要敏捷的个人,要么需要具有处理此类项目所需经验的团队。


拥有已经具备人工智能工作知识和经验的人员,可以让您更快地适应并同时利用各种新机会。


如果没有熟练的团队或个人可以帮助指导您了解这些系统的复杂性,那么将人工智能纳入您的业务只会变得更加复杂,无法解决客户和业务问题。

使用错误的工具

从一开始,就必须知道并非每个人工智能应用程序都能为您的业务服务。价值在于了解这些工具如何工作,以及它们在解决复杂问题和提高整体业务效率方面最基本的功能是什么。


德勤正在进行的研究发现,超过三分之一的企业领导者表示,了解人工智能的商业价值可能是他们面临的主要挑战之一。


如果没有明确的策略,或者没有考虑哪些应用程序最适合您的业务、客户和员工,您很可能最终会在不切实际或无法服务于您的长期发展的系统上浪费宝贵的资源。商业。


准确了解您的企业的痛点是什么,以及人工智能如何帮助解决这些问题,可以帮助创建一个更清晰的途径来了解可用的各种工具,以及它们如何为您的业务的总体发展做出贡献。

未能测试和优化应用程序

与您的期望相反,某些应用程序的功能有限。对于仍处于开发阶段或具有鲜为人知的实际应用的更多实验性工具来说,通常就是这种情况。


选择正确的工具还不够。作为企业主和领导者,您将需要不断测试这些应用程序,并进一步确保可以优化这些工具以改进功能。


考虑一家中型房地产公司,该公司为租户和潜在买家提供寻找下一个房产的帮助。如果不进行优化,这些工具很快就会过时,可能为客户提供的与其搜索查询相关的信息或数据不足。


通过进行彻底的测试并进一步进行必要的调整,您将确保您所采用的工具对您的业务有利,而不是相反。

数据不足或过时

数据已成为游戏的名称,如果没有清晰且相关的数据,您会发现自己落后于竞争对手并失去客户。如今,几乎每家公司都在使用数据作为决策过程的一部分。


通过利用数据,公司可以做出更明智的决策,根据客户的需求开发定制的产品和服务,并进一步优化其系统以找到适用的解决方案。


在人工智能生态系统中,数据是一种宝贵的资产,使系统能够有效地解决复杂的问题,或提供更有效的解决方案。使用数据,最重要的是在整个过程中更新数据,将确保人工智能系统能够监控不断变化的情况,并克服更具挑战性的问题。


与更过时的系统不同,人工智能系统需要不断更新、监控和优化,以确保更有效地交付结果。此外,作为企业主,您需要考虑数据如何随时间变化,以及实施过程中交付的结果可能会在几周或几个月内有所不同。


请记住,实施高质量数据对于人工智能工具的整体成功和结果同样重要。虽然访问大量信息可以帮助企业或团队更好地了解市场的特定领域,但如果数据过时或从长远来看不再具有直接目的,那么它的价值就会大大降低。

忽视风险管理策略的重要性

成为企业主不仅仅是成为思想领袖或帮助公司扩大规模。仔细观察就会发现,许多企业主经常带领团队应对各种挑战,并制定策略来减轻可能影响其近期和长期目标的风险。


将人工智能系统与适当的风险管理策略或计划相结合可能会导致更大的问题,导致提供的解决方案不足,并进一步在流程中造成更多裂缝。


尽管近年来许多企业领导者和组织已将人工智能纳入其商业模式,但他们中的大多数通常没有适当的人工智能风险管理策略或负责任的人工智能计划。


事实上,麻省理工学院斯隆管理评论和波士顿咨询集团的一份研究报告发现,虽然 42% 的组织制定了人工智能战略,但只有 19% 的组织表示他们已经实施了风险管理或负责任的人工智能计划。


忽视人工智能风险管理的重要性,或者没有制定应对问题的计划,可能会破坏前瞻性计划,并需要额外的资源来解决。

预算和资源限制

将人工智能融入您的商业模式需要大量投资。首先,先进技术已经不再是我们在互联网时代后期所习惯的传统即插即用应用程序。


拥有人工智能系统是对管理和监控这些应用程序的技术、数据指标和专业知识的长期且通常持续的投资。遇到预算和资源限制可能会进一步阻碍您的进度,并破坏您已建立的潜在长期目标。


规划和实施过程的一部分需要必要的资源分配,以帮助支持这些应用程序,但更重要的是,帮助支持人工系统的各种附加组件。


人工智能技术在不断变化和发展。这意味着您的企业需要拥有必要的资源来支持这种变化并经常调整方向,以确保现有应用程序与您的长期战略相关,但更重要的是,可以适应不断变化的市场动态。

忽视新的增长机会

作为一家小型企业,您很可能会小规模试点一个或多个人工智能项目,以考虑每个应用程序的长期需求。然而,这些努力需要您规划新的增长机会,并确保您使用的技术可以随着业务的扩展而扩展。


对于每个新项目,您都需要考虑近期和长期的可扩展性。当您开始尝试更新、更先进的系统时,您会注意到应用这些工具的不同机会。


您可能会发现一个试点项目有助于解决您遇到的各种问题,但是,将其应用到另一个业务层面可能意味着您正在构建一种更强大的方法来跨业务的各个职能实施人工智能应用程序。


最重要的是,您需要规划允许这些系统随着您的业务经历不同增长时期而扩展的方法。随着业务一方面的需求开始增加,您将需要确保人工智能工具能够根据这一需求进行扩展并提供更高效的交付。

不符合你的期望

对人工智能的可能性抱有过高的期望可能会导致您的业务瓶颈增加,并进一步导致您采用不同的工具或制定不同的策略来克服这些问题。


采取更有活力、更开放的态度将使您能够注意到随时可能出现的新机会。不仅如此,它还会让你变得更加敏捷,并认识到人工智能应用程序只会解决它已编程要解决的问题。


作为鼓励人工智能项目潜力的一种方式,请避免将标准设置得太高,因为这只会导致过高的期望。确保事先仔细考虑每个项目,但更重要的是,你鼓励一定程度的期望,允许你失败并根据整体成功做出必要的调整。

忽视道德的重要性

尽管人工智能正在帮助提高业务效率并解决关键问题,但人们仍然担心这些工具可能对企业及其客户造成潜在的隐私侵犯。


我们已经看到谷歌母公司 Alphabet 和 ChatGPT 开发商 OpenAI 等主要参与者因训练人工智能模型而泄露用户个人数据和信息而受到诉讼


虽然这些数据的使用对于这些模型的前瞻性开发至关重要,但未经用户事先同意非法收集这些数据可能会导致法律复杂性增加并损害公司的声誉。


作为企业主,应鼓励您以透明的方式解决隐私问题,并确保用户或客户将透明地使用敏感数据的收集,并遵守现有的隐私法规。


请记住,人工智能是一个不断发展的生态系统,需要立法者制定新的基本规则,以帮助规范个人数据和信息的收集。但更重要的是,保护用户免受非法数据收集以训练新的人工智能模型。

最后拍摄

人工智能可以为您的企业提供新的机会来克服挑战并在不断变化的市场中开发更具活力的解决方案。随着形势的发展,企业主需要了解这些工具可以为他们带来的潜力,但更重要的是,这些工具如何补充他们的前瞻性目标。