AI 的最佳时机是昨天：业务的 5 个关键步骤

快速阅读: 据《福布斯》称，在达沃斯论坛上，嘉宾们讨论了人工智能如何推动业务发展。他们认为，速度、能源管理和解决关键问题至关重要。嘉宾们强调，应结合企业数据和人工智能技术解决实际问题，并将大挑战分解成小块逐步解决。通过创建数据基础和模块化规划，人工智能将更好地辅助人类工作。

嘉宾小组成员：Åsa Tamsons – 爱立信执行副总裁，Ellinor Schrewelius – 维尔达内投资公司的投资者关系主管，Laura Rudas – 帕兰蒂尔科技公司的战略执行副总裁，Solveigh Hieronimus – 麦肯锡的高级合伙人。约翰·维尔纳在商业领域积极采纳人工智能工具的理念正在形成。当领导团队审视某一特定行业的进展时，通常会感到一种紧迫感。但如何前进呢？今年一月达沃斯峰会上的一个亮点是帕兰蒂尔的劳拉·鲁达斯和维尔达内投资公司的埃琳诺·舒雷维利乌斯，以及爱立信的阿萨·塔姆森和麦肯锡的索莱薇希·希罗尼穆斯参与的小组讨论。以下是这次讨论中关于人工智能在这一激动人心的时代推动业务发展的部分见解。

速度至关重要
塔姆森指出，“最佳时机永远是现在”，那些没有致力于整合人工智能的企业很快就会落后。舒雷维利乌斯补充说：“原本需要20年、30年甚至40年才能完成的进步，现在可以更快实现了。”她提到了人工智能和量子计算的力量。鲁达斯表示：“速度很重要，所以要应用你能获得的最佳技术。”

思考能源来源
舒雷维利乌斯说：“以能源为例。”“各种不同能源的进步正在发生。在如何分配、消耗和生产这些能源方面将面临巨大挑战……但计算能力实际上能使这一切得以实现。”
当考虑人工智能对业务的影响远远超出IT垂直领域时，这一点尤为真实。我们已经看到，例如，美国正计划推进新的核能项目，主要目的是支持数据中心。特拉波电力是一家企业参与者，然后还有新的政府指令，如《加速法案》和推出新核能能力的计划。因此，这很可能是讨论业务应用扩展时的重要组成部分。

解决最大问题
在讨论理解业务轨迹时，小组讨论了寻找与业务最相关的应用需求，并随后应用正确的技术和团队。“你需要将可用的人工智能与企业数据相结合，以生成实时结果来解决关键问题，”鲁达斯说。“这不是为了……为董事会会议准备花哨的解决方案。而是：什么是最难解决的最大问题，因为你们有这个用人工智能解决它的独特机会，这就是人工智能应该做的事情。”换句话说，不仅仅是从整个行业分析师那里获取某种通用或标准的解决方案——这关乎具体业务实际需要什么，以及在该组织中最具有挑战性的是什么。这可能与产品开发有关，也可能与客户关系管理有关。也许是关于人才招聘的问题。无论是什么，这个识别过程都很重要。更多信息可以参考微软提供的至少50个使用案例列表。（丰富员工体验，改变曲线等）

创建本体论
后来，鲁达斯还谈到了围绕人工智能应用核心前提创建本体论。她指出了使用非结构化（或较少结构化）数据作为主要手段。“创建一个促进协作的数据基础是我首先要做的事情，”她说。换句话说，企业通过数据聚合来确保所需的一切就绪，以针对其主要用例，然后他们应用技术，以及人员。

分步骤解决问题
小组还讨论了将大挑战分解成小块的方法。“这是一个领导力上的挑战，”希罗尼穆斯说。这是我从这次会议中得到的另一个收获：以模块化的方式规划人工智能项目，更好地理解如何整合这些技术是有意义的。即使是在云计算时代，分析师和技术记者也一直在强调集成的重要性——这样新技术可以帮助人类工作者，而不是妨碍他们的工作流程。这种深思熟虑和关怀将起到决定性作用。

敬请关注，我们将详细描述最近活动中的更多见解，这是人工智能的大年。

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