数据驱动的业务架构–执行指南 人工智能(AI)

人工智能(AI)和数据驱动的业务架构的历程。

在当今大数据时代,人工智能(AI)和认知技术正成为企业强大的焦点。它们正越来越多地被用于智能自动化和加速业务流程,进行有效的预测,创造更有吸引力和个性化的客户互动,并最终推荐评估业务问题的最佳方法。并以此打造一个以数据为中心、敏捷、面向未来的企业:认知型企业。

人工智能(AI)这个名词在媒体和企业中流传已久,一方面是灵丹妙药,另一方面是幽灵。

当越来越多的企业开始建立自己的人工智能专业技术,并在生产经营中采用人工智能系统的时候,其他企业也在不断地问自己,人工智能到底带来了什么附加价值,还是说它只是可以坐享其成的 “炒作”。

“人工智能执行指南 “系列文章旨在从不同的角度对这个话题进行阐述,并提供清晰的认识。在第一部分中,我们首先讨论了一个普遍性的问题,为什么以数据为中心的企业战略对未来企业的数字化转型如此重要,以及人工智能将为此做出怎样的贡献。

数字化为以客户为中心的思维赋能

企业面临着前所未有的技术、社会和监管力量的交织。正在进行的数字化,以及人工智能(AI)、自动化、物联网、区块链和5G,都在渗透,改变着标准的业务架构。 自2000年以来,52%的财富500强企业要么破产,要么被收购,要么被解散。

但如果仅仅将数字化和人工智能等技术命名为颠覆者是错误的,因为。

  • Netflix没有摧毁视频商店巨头Blockbuster,它摧毁了可笑的深夜租片费。
  • Uber并没有摧毁出租车业务,但限制了通行能力和票价控制。
  • 苹果没有摧毁音乐产业,强迫人们购买全长专辑才是。
  • Airbnb并没有摧毁酒店业,但有限的供应和定价却摧毁了酒店业。

这四个例子很快就能让人明白,目前无数行业都在经历变革。然而,他们也表明,数字化和技术,包括人工智能本身,不仅是一个颠覆者,也是一个推动者,可以用来让产品和服务更加以客户为中心。

企业的数字化转型正在改变

数字化的发展非常令人兴奋。过去十年,企业的数字化转型都是由 “外延式 “推动的。也就是说,客户期望值的变化和广泛的互联互通等外部因素是推动数字化的关键因素。如今,数字化发展正在让位于数据的 “内涵 “潜力,利用人工智能、区块链、物联网(IoT)等指数级技术为企业驾驭数据。

根据Gartner的数据,到2020年,企业数据的产生量将增加800%。这是一个巨大的数量,而且它也有不同的格式,存储在不同的地方。今天的赢家是谁

  • 可以最大限度地利用数据,从而提供最好、最个性的产品和服务,并且
  • 利用这些数据,构建增值业务平台。

人工智能对有效的数据处理至关重要

为了实现这些过程,需要指数技术的能力。在这种情况下,人工智能的应用也变得越来越重要。因为大约80%的企业数据是非结构化的,如电子邮件、视频、PDF文件或纸质文档。通过识别数据中的模式,人工智能算法使机器首次有可能在上下文中处理非结构化数据,并通过新的数据、反馈或互动不断学习。

AI算法让机器能够模仿人类的智能行为,并以以前需要基于规则的系统进行艰苦编程的方式处理数据。

下一代AI赋能的商业模式是认知型企业

企业已经可以有效地利用人工智能来智能地自动化和加速业务流程,做出有效的预测,创造更有吸引力和个性化的客户互动甚至新产品,并最终推荐评估业务问题的最佳方法。然而,为了有效地使用人工智能系统,整合多样化的数据,扩大规模,并与其他技术相结合,企业需要从整体上考虑,应该从 “认知企业 “的角度来调整自己的长期业务战略,建立数据驱动的商业模式。融入人工智能的企业愿景主要包括以下七个部分。

  • 构建内部和/或外部业务平台,通过人工智能利用深厚的专业知识、开放的工作流程和数据协同效应,在生态系统中释放扩张潜力。
  • 通过企业范围内的数据集成,将专有数据和异构数据结合起来,以创建深入的上下文和洞察力。
  • 构建能够实现敏捷性和灵活性的企业结构和架构,不仅适用于当今的技术和人工智能基础设施,而且适用于未来的技术进步。
  • 重新思考战略业务流程和工作流程,并利用人工智能将其从头到尾人性化和自动化。AI系统可以通过协调智能机器和更聪明的人类之间的互动来重新设计工作流程。
  • 积极将敏捷性融入到公司文化和流程中,能够快速改变,重新调整和建立新的事物。AI系统并不是以线性方式(瀑布模型)工作的。
  • 积极培养员工,根据好奇心、才能和能力而不是具体的技术或专业技能进行招聘。
  • 限制过度谨慎,但确保必要的安全,找到健康的安全平衡点。

人工智能的使用需要永久性的改变

向认知型企业的转型,以及全面的人工智能系统的开发,并不是一朝一夕可以完成的任务,就像 “数字化 “的进程永远不会完成一样。

各个行业的第一批企业已经开始挖掘人工智能技术的潜力,并在成为认知型企业的道路上走得很顺利。

当今的企业正在经历一场永久的转型,不断加速。但和历史上一样,赢家将是那些最能最快适应这些变化的公司和人。

在 “人工智能执行指南 “系列的第二部分,我将更详细地介绍如何在公司中识别和实施人工智能的应用。

Britta Daffner ist seit über einem Jahrzehnt in der Technologie- und Daten-Industrie zu Hause. Ihr Credo: Innovation und Digitalisierung von Unternehmen vorantreiben – durch Technologie und Führung. Dafür befähigt sie als Abteilungsleiterin im Bereich „Artificial Intelligence & Data Science“ in der Beratungssparte von IBM Unternehmen dabei, das volle Potential aus Daten zu nutzen. Daneben ist sie Autorin des Buches "Die Disruptions-DNA, sowie Coach und Mentor von Leadern, die in der Konzern- und Wirtschaftswelt etwas verändern wollen.

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