人工辅助AI或人工智能正迅速成为早期采用者的竞争优势

关于人工智能的炒作现在已经达到了一个热门话题，但实际情况是能够像人一样思考的计算机还有很长的路要走。今天人工智能有很大的价值，但它是人类增强的形式，人类训练人工智能系统，然后代表他们做复杂的任务。

不要误解：这些新的AI应用程序解锁了大量的价值。传统软件功能强大，但需要大量的配置和设置才能提供价值，即使这样，只有当它们被遵循的规则保持为真时才有用。人工智能系统灵活，适应性强，设置时间短，因为他们可以向人类学习，而不必告诉他们需要做的一切。

这种人工辅助AI或“人工智能”正在迅速成为早期采用者的竞争优势。在未来几年，这些竞争优势将转变为赌注，而不采用人工智能的组织效率会降低，竞争力也会降低。为了做好这一转变的准备，Outlier的联合创始人兼首席执行官Sean Byrnes 向eWEEK读者提供了六个关于人工智能的重要数据点，您需要知道这些数据才能帮助您做好准备。

数据点号 1：AI是只在其上训练数据一样好。

AI系统经过数据培训，因此它们只能与您的数据教授它们一样有效。如果您的数据不完整，那么您的AI工具所学的课程将不完整，结果也不可靠。例如，如果您正在销售服装但有一个错误，其中您的系统无法正确保存有关短裤销售的数据，那么受过数据训练的AI系统将认为没有人喜欢购买短裤。在培训AI系统之前，确保数据完整，有代表性和准确是至关重要的，否则您将留下一个能够传播数据错误的系统。

数据点号 2：AI系统可以比人更偏向。

人们很容易将人工智能系统视为冷的，无偏见的机器，它们只根据数据做出决策。然而，用于训练这些人工智能系统的数据是人类行为和决策本身可能包含偏见的副产品。如果一家电子商务公司主要推销蓝色产品，因为创始人喜欢蓝色，那么所有购买数据都会偏向蓝色产品。对这些数据进行过培训的人工智能系统很容易产生偏见，相信蓝色产品的销售情况会更好，即使情况恰恰相反。识别并隔离您的业务和数据中的潜在偏差，以便您可以相应地培训AI系统。

数据点号 3：AI系统可以做一些工作比人好，但方式不同。

虽然这些人力驱动的AI系统功能强大，但它们的行为或行为与人类不同。从本质上讲，它们只是非常先进的数学，不能推理或运用判断力。即便如此，他们可以做很多比人类更好的任务，但他们完成的任务却截然不同。例如，当AlphaGo系统首次在Go游戏中击败人类玩家时，人类游戏分析师甚至不了解其策略，因为它正在以与人类游戏方式完全不同的方式玩Go游戏。这些系统以不同方式完成工作这一事实既不好也不坏，但如果你希望他们作为人类的插件替代品来做工作，你会感到失望。您需要通过新的思维和操作方式开启您的想象力，以真正了解AI工具如何改善您的业务。

数据点号 4：AI收养是一个组织的挑战。

人工智能等新技术将改变我们对工作的定义，因此它们将影响贵公司每个人的工作。这对许多人来说既令人兴奋又具有威胁性，如果没有适当的准备，你的组织可能会因为自我保护而拒绝AI。我们在外包热潮期间看到了这一点，员工担心培训他们的替代品; 在这种情况下，他们担心他们会用机器人取而代之。规划人工智能部署并相应地教育您的组织对于为过渡做好准备以及避免任何冲突至关重要。

数据点号 5：AI提高了数据的价值。

人工智能的一个令人惊奇的部分是它如何改变数据的经济性。工业革命使得大规模生产以前只是奢侈品的物品具有成本效益，因为建造它们需要手工操作。人工智能具有相同的潜力来获取太昂贵的数据，无法手动分析并使其高效且易于在决策中使用。因此，今后越来越多的具有名义价值的数据将在未来几年变得极具价值。例如，当与AI系统的营销和销售数据一起分析时，您的客户支持记录可以成为营销增长活动的燃料。这意味着您不应将数据视为一次性，

数据点第6号：人工智能改变了许多工作的经济性。

正如人工智能将改变数据的经济性一样，它也将改变就业的经济学。许多公司工作涉及越来越多的数据收集和报告，只是让每个人都了解业务状况。当AI系统可以自动执行这些数据收集和报告任务时，组织中的人员将花费更多时间做出决策并采取行动，这意味着他们对业务的个人影响将会增加。这意味着每个人的经济生产力将会提高，从而提高整个组织的效率。

结论：现在是人类辅助AI的时候了。

人工智能的未来已经到来，它将在未来几年变得更加重要。了解这一变化并接受它对于在未来十年内保持竞争力至关重要。

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