Exploiter évolution avec l’IA
Tonya Hall et le Dr James Champ, fondateur et chef de la direction de LabGenius, parler du processus de maîtrise de l’évolution par la puissance de l’IA pour créer des molécules d’ADN.
“La personne la plus puissante dans le monde, c’est le conteur. Le conteur définit la vision, les valeurs et l’ordre du jour de toute une génération qui est à venir.” — Steve Jobs
Il n’y a pas beaucoup de technologies qui suscitent des réponses aussi forte et émotionnelle que AI. Il est présenté moins comme la technologie, et plus que l’inconnaissable, de mystérieux, de force perturbatrice. Les manchettes dans les médias attisent le feu en citant les plus grands noms de la technologie se référant AI quelque chose à craindre. Un récent débat entre Alibaba Group président et fondateur Jack Ma et Telsa PDG Elon Musk incarne le mieux les divers points de vue sur l’IA. Il est tout à fait compréhensible quant à pourquoi les gens ont peur quand l’IA vient de leurs organisations.
La recherche montre que toutes les lignes d’affaires, sont prêts à l’IA révolution, y compris le service à la clientèle, le commerce digital, de la gestion de produit et marketing. Afin de mieux comprendre comment les entreprises pionnières peuvent efficacement et champion de l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) tout au long de leur organisation, je suis connecté avec un analytics, big data, et l’IA pionnier qui a préconisé et mis en œuvre IA technologies tout au long de son illustre carrière.
Ketan Karkhanis, vice-président et directeur général de google Analytics Cloud à Salesforce
Ketan Karkhanis sert en tant que senior vice-président et directeur général de Salesforce Analytics, où il est responsable de la conduite de tous les aspects de l’analyse d’affaires, y compris la stratégie, la gestion, le marketing, l’ingénierie, et de la distribution. Sous sa direction, Salesforce Analytics est devenu une solution complète pour faire de l’analytique plus accessible à chaque utilisateur de l’entreprise, en offrant la gamme complète de base, avancé et AI-alimenté analytics.
Karkhanis comprend et est également motivée pour s’assurer que les entreprises de pleinement comprendre la complexité, les avantages et les meilleures pratiques associées à l’adoption de l’IA et numérique de la transformation de l’entreprise vers cultiver une piloté par les données de la culture, visant à améliorer les parties prenantes (employés, clients, partenaires d’affaires, et les communautés) de l’expérience.
“Ceux d’entre nous qui sont les promoteurs de l’IA clairement sur la nécessité de mieux communiquer, de séparer les faits de la science-fiction. Comme quelqu’un qui est là tous les jours parler de l’IA, j’ai développé une liste de contrôle personnelle que j’utilise pour le garder réel et de rester concentrés sur tangible, la valeur de l’entreprise. J’espère qu’elle vous donne les moyens de devenir un défenseur de l’IA dans votre organisation”, a déclaré Karkhanis.
Voici huit façons efficaces de plaider pour l’IA, selon Karkhanis:
- Ne pas adopter un point de vue du monde: La façon dont vous apporter le changement n’est pas en allant sur et sur sur les systèmes, mais en se concentrant sur le point de vue du client. Au lieu de jargon technique, de parler la langue de ceux qui travaillent chaque jour avec les processus d’affaires en évolution. En fin de compte, la valeur de l’entreprise est la métrique qui compte.
Livrer rapidement victoires: Pour composer un changement de gestion de la symphonie, les dirigeants doivent penser les gens d’abord. La gestion du changement est difficile de ne pas parce que le changement est difficile, mais parce que cela prend si longtemps. Inspirer votre organisation, et surtout, de ses habitants, par la livraison rapide-le-feu de micro-changements. Les petits changements qui ont un impact et d’améliorer les résultats pour un petit groupe de personnes se parler et de les servir comme de puissants catalyseurs pour l’avenir de l’acceptation dans l’organisation.
Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle?
Être humble: Battage peut être le plus grand problème de relations publiques rencontrées par l’IA. L’IA n’est pas une baguette magique qui, abracadabra, permettra de résoudre la faim dans le monde, apporter la paix universelle, et la garantie d’un Super Bowl victoire. Il est avancé en mathématiques. Période. L’IA est un outil — un contributeur à la recherche de solutions. Les gens font usage de l’IA sur une période de temps à creuser pour les précieuses pépites d’or et de faire des améliorations progressives de processus et de résultats. Il est également important de d’une manière d’éduquer toutes les parties prenantes ayant des connaissances de base concernant les différentes implémentations de l’IA, à commencer par répondre à la question: “qu’est-Ce que l’IA?’
Être catégorique: “l’IA va prendre mon job” est une réelle préoccupation pour les employés. Il est peut-être pas fondées, mais c’est la faute de la généralisation de la désinformation. Le communicateur efficace va travailler dur pour réduire ces craintes en aidant les gens à comprendre que l’IA est là pour les aider à être plus efficace, de ne pas les supplanter. L’IA est juste un math outil, et les êtres humains sont beaucoup toujours son patron. Comme une voix pour la transformation au sein de votre organisation, il est important de faire preuve d’empathie avec l’équipe et les personnes qui vont consommer et de mettre en œuvre la sortie de votre travail.
De même, vous n’avez pas l’approche d’un vice-président du service à la clientèle avec plus de 30 années d’expérience en déclarant que “vous pouvez fixer leurs de repérage CSAT score.” Au lieu de conduire avec votre conclusion, s’engager dans un dialogue qui respecte leur rôle. Il peut être aussi simple que de demander, “Est CSAT quelque chose que vous voulez mettre l’accent?” Dès que l’on présente AI dérivé numéros de mieux que quelqu’un à sa grande expérience, la technologie de transformation est à la tête en bas de la route à l’échec. Au lieu de cela, présenter vos points de vue comme une opportunité pour eux d’examiner et de discuter.
Explicable IA Est tout aussi, sinon plus important, que la précision: une Partie de la peur de l’IA découle de ce qui est perçu comme une “boîte noire” impénétrabilité. C’est pourquoi il est si important d’utiliser des technologies qui présentent à la détection automatisée que le langage naturel des explications de pourquoi quelque chose se passe et pourquoi une prédiction est important. L’IA peut prévoir un certain nombre, mais ce nombre est inutile. Une valeur durable est dérivé lorsque celui-ci est accompagné par un langage naturel explication qui permet à l’utilisateur de l’entreprise à comprendre pourquoi le modèle est arrivé à ce nombre.
Les gens d’affaires ne sont pas les seuls. Les données scientifiques, le respect des experts, et d’autres technologues ont besoin de leur propre explications dans la forme du code pour le modèle qui offre la prédiction. Cette transparence permet de valider le modèle et est le meilleur moyen pour susciter la confiance.
Ne pas faire bouillir les données de l’océan: Parmi les objections les plus communes de l’IA sont les idées fausses sur les données qui commencent par “Nous n’avons pas les données pour que” et mettre fin à “Nos données est un gâchis.” C’est l’héritage de big data hype. Et c’est mal. Profond de données, la notion progressiste qui, tout simplement, on a besoin de données pour l’utilisation en cas, est libératrice. Il suggère que votre organisation peut faire de ce droit maintenant. Pensez à ce sujet. Pourquoi aurait-on besoin d’un lac des données avec des données RH pour faire face à l’attrition de la clientèle? Service de l’information, l’historique du client des informations, et de l’ordre de l’histoire peut être tout ce qui est nécessaire pour développer des points de vue intéressants. C’est la façon de mettre fin à l’attente pour une parfaite données et faire des projets gérable et faisable.
Résoudre le “c’est trop…” problème: Trop dur. Trop compliqué. Trop cher. L’IA n’a cessé de progresser très rapidement. Il n’est plus le domaine exclusif de quatre rares génies. AI-augmentée de google analytics dire que les affaires existantes et d’analystes de données peut relever les compétences pour devenir citoyen de données scientifiques. Par exemple, Salesforce point de Départ des modules d’apprentissage facilitent l’approche de l’apprentissage qui permet aux employés de profiter d’aujourd’hui en libre-service, point-et-cliquez sur le style des outils de découverte.
Garde contre les biais: le Biais est un problème très réel contre lequel les organisations doivent être vigilants. L’éducation est, bien sûr, la première et la plus importante de l’action. Au-delà de cela, cependant, une combinaison de la gouvernance et de la technologie offre un moyen d’avancer. La gouvernance implique d’avoir une politique claire sur les éléments de données qui sera utilisée dans l’IA des modèles. La technologie peut aider à se prémunir contre des préjugés inconscients, involontaire, de petits moyens que l’homme s’écarte de la bonne voie. Bill Gates était sur la bonne voie quand il a dit, “l’Automatisation appliquée à un fonctionnement inefficace agrandir l’inefficacité.” En d’autres termes, la détection automatisée construit sur biaisées, les modèles à accroître les biais. Quelqu’un l’aide d’Einstein Analytics pour construire un modèle d’actualisation des demandes de prêt peut faire la bonne chose en termes de gouvernance et de la marque “race” comme un champ protégé pour éviter son utilisation dans la prise de décision. C’est un bon début, mais pas assez. Alors, Einstein Découverte de prendre l’étape supplémentaire de la recherche par le biais de données, de repérage code POSTAL comme fortement corrélée à la race, et de proposer la suppression du modèle afin de réduire les biais inconscients.
Le plus grand obstacle pour les communicateurs à surmonter est le sensationnel battage médiatique autour de l’IA. Il est le plus efficace lorsqu’il est utilisé pour les compréhensible, des projets réalistes. Ne pas penser à l’IA comme un massif, changement radical dans l’organisation. Son éclat se trouve dans les petits moments, augmentée par l’intelligence humaine, que le lecteur une meilleure prise de décision. Il n’est pas le pot d’or à la fin de l’arc-en-ciel, de sa les pépites d’or que vous ramasser le long du chemin.
Cet article a été co-écrit par Ketan Karkhanis, vice-président et directeur général de google Analytics Cloud à Salesforce.
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