Nul
Video: Kom godt i gang med kunstig intelligens og maskinindlæring
For mange virksomheder, at data er den nye valuta, og analytics og kunstig intelligens (AI) er uundværlige værktøjer for en virksomheds succes.
Men et stort flertal af ledende medarbejdere ikke har et højt niveau af tillid i den måde, deres organisation bruger data, analytics, eller AI, ifølge en ny rapport fra skatte-og rådgivningsfirmaet KPMG International.
Virksomheden undersøgte 2,190 globale topledere, og fandt, at kun 35 procent siger, at de har et højt niveau af tillid i den måde, deres organisation bruger data og analytics. Deres bekymring over de risici, der er af data, analytics, og AI er høj, med omkring to-tredjedele, der har nogle forbehold eller aktiv mistillid i deres data og analytics.
Læs også: Cool nystartede på CES 2018: Vil dette AI-tech gøre det i den virkelige verden?
“Vi ser ofte, at organisationer køre dual processer, — én, der forvaltes af mennesker, og en, der forvaltes af maskiner-at afgøre, om maskinen-genereret indsigt tilpasse sig til dem, der leveres af deres prøvede-og-sand, menneske-genereret processer,” sagde Brad Fisher, national leder D&A (data og analytics) i KPMG i USA. “Det er simpelthen fordi, at mange ledere ikke har tillid til, at den indsigt, er pålidelige og præcise.”
Et stort flertal (92 procent) er bekymret over den negative indvirkning af data og analytics på virksomhedens omdømme. Selv så mange ledende medarbejdere (62 procent) sagde, at teknologien fungerer, og ikke på C-niveau og funktionelle områder, bære ansvar, når en maskine eller en algoritme, der går galt.
KPMG ‘ s Vogtere af Tillid rapport tyder på, at den voksende indbyrdes forhold mellem mennesker og maskiner, der opfordrer til en større ansvarlighed på C-niveau, snarere end med den teknologi funktioner, og til proaktiv styring med strategisk og operationel kontrol at sikre og opretholde tillid.
Læs også: Hvad virksomhederne vil fokusere på for digital transformation i 2018
Som organisationer at gøre overgangen til fuldt digitale, analytisk-drevet virksomheder, undersøgelsen siger, håndtering af maskiner, der er ved at blive lige så vigtigt som ledelse af mennesker.
“Når analytics og AI er blevet allestedsnærværende, det vil være bydende nødvendigt, og mere vanskeligt at styre tillid,” sagde Erwin Thomas, global head of KPMG Fyrtårn — Center of Excellence for U&A og Intelligent Automatisering.
“Med den hastige udbredelse af predictive analytics, vi skal forberede os nu til at bringe passende styring til det vilde vesten af algoritmer,” sagde Erwin. “Styring af maskiner skal blive en central del af styringen af hele organisationen, og målet er at matche magt og risikoen for U&A med visdom til at bruge det godt.”
Selv med lav tillid i løbet af de omdømmemæssige og finansielle risici, som analytics fejl eller misbrug, respondenterne var ikke klar over, hvem der skal være ansvarlig, hvis en dårlig forretning afgørelse medfører økonomiske tab, eller tab af kunder.
Hertil kommer, at 62 procent af de ledere, der sagde, at det primære ansvar bør ligge med teknologi funktioner inden for deres organisationer, 25 procent troede, det var på skuldrene af kerneforretningen, og 13 procent følte, at det skulle være regulering og kontrol funktioner.
Læs også: Her kommer alle AI-installationer; Nu hvordan kan vi styre AI?
Tage et nærmere kig på, hvilke roller inden for C-suite, bør du holde skylden, når analytics gå galt, den overordnede fordeling af svar tyder på en mangel på klarhed, siger rapporten, med kun 19 procent siger, CIO, 13 procent chief data officer, og kun 7 procent på C-niveau executive beslutningstagere såsom den administrerende DIREKTØR.
Rapporten giver fem anbefalinger til opbygning af tillid i en organisation: der skal Udvikles standarder for at skabe effektive politikker og procedurer for alle organisationer forbedre og tilpasse regler for at opbygge tillid i D&A; øge gennemsigtigheden af algoritmer og metoder til at skabe faglige koder for data forskere; og styrke den interne og eksterne sikkerhed for mekanismer, der validerer og identificere svage områder.
Tidligere og relaterede dækning
3 måder teknologi vil revolutionere transport i det næste årti
Autonome køretøjer, droner taxaer, hyperloops, og smart city infrastruktur kommer til at drive den største forstyrrelser samfund i de kommende år.
Data forsker: dyrkelsen af pan-galaktiske data ikke arbejde for erhvervslivet
En af de vigtigste data videnskabsmand og en top-CIO dele deres råd om indsamling og brug af data i erhvervslivet. Lære praktiske erfaringer fra to af de klogeste mennesker derude.
Relaterede Emner:
Big Data Analytics
CXO
Digital Transformation
Tech-Branchen
Intelligente Byer
Cloud
0