作者:Josh Krist, Staff Writer, Workday
在商业流行语中,人工智能似乎是最重要的。每个人都在谈论它,但是实际上有多少人理解它呢?阿贾伊·阿格劳瓦尔(Ajay Agrawal)在这一领域取得了令人难以置信的进步。 由Agrawal,Joshua Gans和Avi Goldfarb撰写的2018年一本书 《预测机器:人工智能的简单经济学》为企业领导者提供了有关如何实现人工智能(AI)价值的可行建议。
本书的作者解释说,就像便宜的电和光,得益于电力或便宜计算,那么更好更快更便宜的预测将摆脱业务模型和流程中的不确定性,并导致整个行业的重新构想。归根结底,AI有望成为具有多样性的变革性通用技术。
在2019年福布斯CIO峰会休息期间,我们在加利福尼亚半月湾一个有雾的下午会见了Agrawal ,并聊了他书中的一些主要学习内容。我们的谈话节选如下。
答:对于他们来说,我最好的建议是将AI视为降低预测成本。当预测或其他任何东西变得更便宜时,我们将使用更多的预测,并开始以更巧妙的方式使用它。
当我与首席执行官和CIO会面时,他们常常会说:“我们有25,000名员工,而我们从事的是这一行业。我们应该从哪里开始使用AI?” 答案通常很简单-您的数据科学小组。该团队已经确定了贵公司的预测问题,并以数字格式存储了数据,并将这些预测集成到了工作流程中。现在,他们要做的就是使用一些新的统计技术,如果有足够的数据,这些技术将生成更好,更快和更便宜的预测。
人工智能只能替代一件事,那就是人类的预测。
观察AI的另一种方式是通过重铸我们以前无法将其视为预测问题的问题,以一种可以通过AI解决它们的方式。例如,我们有很多来自大型组织的人力资源主管来到我们位于多伦多的Creative Destruction Lab,他们会说:“我们想弄清楚要寻找什么技能,我们应该雇用谁以及如何提高我们现有人的技能。” 然后,在单独的对话中,我们将听到业务领导者说:“我们在销售,市场营销和制造中都需要AI。除人力资源外,我们在大多数地方都需要AI。”
大多数人认为,由于HR是非常人性化的并且需要大量的情商,因此它不需要AI。错了,人们可以通过将诸如招聘和技能开发的某些方面的人力资源功能转换为一系列预测来利用AI,然后人们可以运用他们的判断力。
答:这真的很重要,因为很多人对此感到非常威胁。但是,人工智能只能替代一件事,这是人类的预言。
所有人类的预测都容易被机器所取代。但是,人类还有许多其他有价值的事情,它们是对预测的补充而不是替代。正如我们刚才提到的,判断力的一个方面是-人有判断力,而AI没有。人们在任何地方部署判决时,该判决的价值都会上升,因为我们可以将其应用于越来越高的保真度预测中。
这是一个比喻:假设有两名会计师面试同一份工作。其中一位非常擅长快速准确地将脑袋中的数字相加。另一位会计师的判断力很好,他擅长问一些聪明的问题,例如:“当利率上升四分之一时,我们的业务将会怎样?”
面试官可能对第一会计师说:“您具有宝贵的技能,可以快速,准确地将数字累加到您的脑海中,因此您将节省很多时间。” 对于第二人,面试官可能会说:“拥有这种判断能力真是太好了,但是每次您提出一个聪明的问题时,我们都需要三天的时间来回答。这是很有趣的技能,但它的价值有限。”
然后是电子表格,由于机器均衡,第一个人的价值下降了。快或慢将数字加起来都没关系。该机器比任何人都更快,更准确。
然而,第二会计师仍然有良好的判断力。他的价值不断提高,因为现在每次遇到一个聪明的问题时,他只需要在电子表格中更改一个单元格即可找到答案,而不是花三天时间回答问题。
答:是的,判断可以量化。如果机器能够观察到足够多的人根据其预测采取行动,那么它就可以开始推断我们的判断并进行预测。但是,这总是一场军备竞赛。随着AI观察到许多判断,并将其转化为预测,然后我们可以将判断应用于这些预测。审判将仍然是人类的游戏。
答:我最近在东京,对这么多大型国际公司用日语开展业务感到惊讶。甚至他们的高级管理人员也不会说英语,因此很多次会议期间都必须有口译员在场。我想:“哇,我们在语言上确实很分离。当我们最终获得可以即时翻译的商业级翻译器时,这些障碍将逐渐消失。”
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20