人工智能在快速發(fā)展，但企業(yè)卻很難采用這種高度復雜的技術。企業(yè)高管們很難理解ai，在基礎層面上，各種術語令人困惑，機器學習、深度學習、強化學習、人工智能等等……業(yè)務案例尚不清楚，而這方面的專家大多在學術界，或者擁有自己的初創(chuàng)公司，或在科技公司工作。
今天，讓我們一起來聊聊ai官(caio)。
采用過程是這樣的：一位高管多次閱讀或被告知ai給他們的業(yè)務帶來了什么什么，然后cto或者cio對此進行調查并得出結論認為，ai可能有助于公司節(jié)省成本，但可能存在的缺點還不清楚。
接下來，這家企業(yè)可能會決定聘請一位博士，或者有相關研究經驗的人。他們的任務是構建x系統(tǒng)，然后讓系統(tǒng)運轉起來。終，結果和期望不匹配，團隊解散或重新轉向數(shù)據(jù)科學應用。很快，業(yè)務部門給ai打上“炒作”的標簽，然后轉到別的方向去。
讓ai發(fā)揮作用很難，特別是在業(yè)務的限制下。
1、 你的cio或者cto是工程專家而不是人工智能專家
的cto知道如何讓軟件變現(xiàn)，他們知道降低成本的佳方式，以及如何使用新軟件工程范例解決問題。然而，他可能并不了解ai的新趨勢以及如何能夠幫到企業(yè)。
ai領域是很大的，為了跟上新趨勢，ai研究人員每天閱讀論文、參加會議、向來訪學者介紹新的私人研究成果。在過去幾年中，發(fā)表有關機器學習的研究報告數(shù)量增速超過其他任何領域。雖然許多論文都是小改進，但你需要專家來理清關鍵發(fā)展和對業(yè)務的影響。可能就像識別文本這樣簡單的新方法一樣，可以突然為你的企業(yè)開辟一條全新的業(yè)務線。
caio應該是對ai有深入了解并熟悉當前方法(例如深度學習、強化學習、圖形模型、變分推理等)的人。如果沒有這些專業(yè)知識，他們部署的方法可能實施起來很慢，而且維護成本很高，或者不能擴展。
2、ai官是你在新學術研究領域的生命線
*，谷歌和facebook等大公司的ai研究人員都有一些學術的背景，例如：
- facebook 人工智能負責人yann lecun是深度學習的，也是紐約大學計算智能、機器學習、機器視覺和機器人(cilvr)小組的負責人。
- 斯坦福人工智能實驗室(sail)負責人費飛飛也負責google cloud ai。
- 今年，facebook在美國卡耐基梅隆大學開設人工智能實驗室，很多教授和學生都兼職加入該實驗室。
- 在加拿大另一位深度學習，同時也是蒙特利爾學習算法研究所(mila)的全職教授yoshua bengio，已經成功將google deepmind、google brain、facebook ai和其他一些實驗室?guī)У矫商乩麪?，他的學生也參與其中。
的科技公司已經看到了這個趨勢，從中他們可以直接接觸到世界大學ai方向的學生。通過強大的學術聯(lián)系成立這些實驗室并建立合作伙伴關系，這有助于解決棘手的業(yè)務問題。
要吸引ai人才，就要聘請的ai研究員。為了留住人才，你必須允許你的ai團隊為開源ai社區(qū)做貢獻并發(fā)表論文。否則的話，他們會去google或facebook那里獲得自由。
3、c級高管需要一位值得信賴的專家，他可以部署ai以打造新的業(yè)務線
許多企業(yè)組織都沒有能夠充分利用ai，因為高管通常不了解ai，所以要聘請了解ai技術并了解如何解決業(yè)務問題的專家。有ai專家參加高管會議，將減少高官們對于新ai系統(tǒng)對收入的影響和潛在業(yè)務風險的擔憂。
有很多懷有各種新想法的同事被*否掉，因為他們不了解新系統(tǒng)對業(yè)務的影響。不要讓高管缺乏這方面的專業(yè)知識，妨礙你所在的企業(yè)進行可能會給業(yè)務帶來巨大潛在優(yōu)勢的ai變革。
coursera公司創(chuàng)始人、斯坦福大學兼職教授、人工智能專家吳恩達認為，ai官是具有那些“業(yè)務專長、能夠采用這種全新技術、并能夠與業(yè)務聯(lián)系起來”的人。從本質上講，具有強大學術背景和商業(yè)頭腦的人可以使用ai來解決業(yè)務問題。
4、一位的ai官會打開高管的視野
如果不考慮ai如何能夠幫到你的企業(yè)，請不要啟動你的下一個產品或業(yè)務線。ai在商業(yè)中的應用是如此新穎，以至于高管層中的任何人都需要考慮因為ai而要發(fā)布的新業(yè)務線?？纯茨切╇y以擴展的問題，或者要求一系列復雜規(guī)則的問題，這些都是ai主要針對的目標。
除了技術能力之外，ai官還需要對業(yè)務有深入的認識，知道什么時候不能使用ai。一位的ai官會確保他的團隊不是在尋找可以運用ai的地方，而是尋找可能從中受益的問題。
5、數(shù)據(jù)也是一個收入來源
到目前為止，企業(yè)都意識到他們的數(shù)據(jù)是非常有價值的。如果你相信這個前提，那么你可能會因為堅持使用已知表現(xiàn)不如其他算法的舊方法而不占優(yōu)勢。我們將這部分細分用戶的分類準確率提高20%，意味著你也許就能為用戶*他們想要的產品。所以為什么要在現(xiàn)代化系統(tǒng)準確率可以達到90%的時候，選擇一個只能讓你達到80%的準確率的機器學習模型？
ai官兼具數(shù)據(jù)變現(xiàn)戰(zhàn)略所需的分析能力和業(yè)務能力。
6、這是一個風向標
如果你的企業(yè)想要表明自己是認真對待ai的，那么就聘請一位ai官吧。ai是大多數(shù)組織的一種事后想法，不要犯同樣的錯誤。這個風向標可以幫助你吸引人才，重塑企業(yè)的公開形象，并向投資者表明企業(yè)一直在創(chuàng)新。
7、道德規(guī)范
過去幾年，ai在不同案例中的使用受到了嚴格的審查。近，谷歌內部員工的一次反抗，促使谷歌承諾不制造ai武器。在過去一年中，ai研究界開始提出對道德規(guī)范的擔憂。因此，研究人員不太可能將ai用于解決他們認為不道德的問題。ai官可以作為企業(yè)組織的代言人，推動ai運用于一些有盈利性質但也有道德意義的用例中。
道德規(guī)范不僅僅說的是ai用在哪里，也涉及到數(shù)據(jù)處理過程中可能存在偏見。企業(yè)聘請一位ai官的做法，是向外界發(fā)出信號，表明自己非常重視ai道德問題。大型企業(yè)可不希望陷入ai的公關難題中。
(原標題：企業(yè)如何利用好人工智能？)