Sfruttando evoluzione con AI
Tonya Hall e il Dr. James Campo, fondatore e CEO di LabGenius, parla del processo di sfruttare l’evoluzione attraverso il potere di AI per creare molecole di DNA.
“La persona più potente del mondo è il narratore di storie. Il narratore imposta la visione, i valori e l’ordine del giorno di un’intera generazione che è a venire.” — Steve Jobs
Non ci sono molte tecnologie che suscitano risposte forti ed emozionale come AI. Si è presentato meno tecnologia e più come un ignoto, misterioso, forza dirompente. I titoli dei giornali alimentano il fuoco e citando i grandi nomi tech di riferimento per IA come qualcosa da temere. Un recente dibattito tra Alibaba Group presidente e fondatore Jack Ma e Telsa CEO Elon Musk meglio esemplifica i diversi punti di vista su AI. Quindi è del tutto comprensibile perché la gente ha paura, quando AI loro organizzazioni.
La ricerca mostra che tutte le linee di business, sono pronti per una IA rivoluzione, tra cui servizio al cliente, commercio elettronico, gestione del prodotto e di marketing. Per capire meglio come business “apripista” può posizionarsi in modo efficace e campione adozione di intelligenza artificiale (AI) per tutta la loro organizzazione, l’ho collegato con un analytics, big data, e AI pioneer che ha sostenuto e implementato AI technologies nel corso della sua illustre carriera.
Dave Karkhanis, SVP & GM di Analytics Cloud in Salesforce
Dave Karkhanis serve come vice presidente senior e general manager per la Salesforce Analytics, dove è responsabile per la guida di tutti gli aspetti di analisi di business, tra cui la strategia di prodotto, gestione, marketing, ingegneria, e di distribuzione. Sotto la sua leadership, la Salesforce Analytics è diventata una soluzione completa per rendere analisi più accessibile ad ogni utente aziendale, offrendo una gamma completa di base, avanzata e AI-powered analytics.
Karkhanis capisce ed è anche motivato a garantire che le imprese di comprendere appieno la complessità, i benefici e le migliori pratiche associate con l’adozione di AI e di business digitale di trasformazione verso la coltivazione di un data-driven cultura volti a migliorare gli stakeholder (dipendenti, clienti, partner e comunità) esperienza.
“Quelli di noi che sono promotori di AI è chiaramente bisogno di essere più efficaci nella comunicazione, che separa la realtà dalla fantascienza. Come qualcuno che è là fuori ogni giorno, parlando AI, ho sviluppato una personale lista di controllo che uso per tenerlo reale e rimanere concentrati su immobilizzazioni materiali il valore di business. Spero che ti aiuta a diventare un avvocato per l’AI dell’organizzazione,” ha detto Karkhanis.
Qui ci sono otto modi efficaci per sostenere la AI, secondo Karkhanis:
- Non adottare sistemi di visione del mondo: Il modo per portare avanti il cambiamento non è andando su e su sistemi, focalizzando l’attenzione sul punto di vista dei clienti. Invece di gergo tecnico, di parlare il linguaggio di chi lavora ogni giorno con i processi di business in evoluzione. Alla fine, il valore di business è la metrica che conta.
Fornire rapidamente vittorie: Per comporre un cambiamento di gestione sinfonia, i leader devono pensare prima di tutto delle persone. La gestione del cambiamento è difficile non perché il cambiamento è difficile, ma perché ci vuole così tanto tempo. Ispirare la vostra organizzazione, e, soprattutto, la sua gente, offrendo a fuoco rapido micro cambiamenti. Piccoli cambiamenti che l’impatto e migliorare i risultati di un piccolo gruppo di persone ha parlato e servire come un potente catalizzatore per il futuro l’accettazione in tutta l’organizzazione.
Che cosa è l’Intelligenza Artificiale?
Essere umili: Hype può essere il più grande PR problema affrontato dall’IA. IA non è una bacchetta magica che, abracadabra, risolverà la fame nel mondo, portare la pace universale, e la garanzia di un Super Bowl vittoria. È matematica avanzata. Periodo. AI è uno strumento-un collaboratore di ricerca di soluzioni. Le persone fanno uso di AI per un periodo di tempo a scavare per le preziose pepite d’oro e di apportare miglioramenti incrementali per processi e dei risultati. È importante, inoltre, ampiamente educare tutti i soggetti interessati con conoscenze fondamentali per quanto riguarda le varie implementazioni di AI, a partire rispondere alla domanda: ‘che Cosa è l’IA?’
Essere enfatico: “AI è andando a prendere il mio lavoro” è una reale preoccupazione per i dipendenti. Potrebbe essere infondata, ma che è colpa di una diffusa disinformazione. Il comunicatore efficace lavorare sodo per ridurre i timori per aiutare le persone a capire che l’IA è lì per aiutarli essere più efficace, non per sostituirli. AI è solo uno strumento matematico, e gli esseri umani sono molto molto ancora il suo capo. Come una voce per la trasformazione all’interno della vostra organizzazione, è importante entrare in sintonia con il team e gli individui che stanno andando a consumare e implementare l’uscita del vostro lavoro.
Allo stesso modo, non è l’approccio di un VP di servizio al cliente con l’esperienza di 30 anni, che dichiara che “si può fissare la loro bandiera CSAT punteggio.” Invece di condurre con la tua conclusione, impegnarsi in un dialogo che rispetti il loro ruolo. Può essere semplice come chiedere, “È CSAT qualcosa che si desidera mettere a fuoco?” Non appena si presenta AI derivati come i numeri di meglio di qualcuno che la grande esperienza, la tecnologia di trasformazione è la voce giù la strada al fallimento. Invece, presentare la vostra comprensione di come un’opportunità per loro di prendere in considerazione e discutere.
Spiegabile AI È altrettanto, se non più importante, di precisione: Parte la paura di AI deriva dal suo essere percepito “scatola nera” imperscrutabilità. Che è perché è così importante utilizzare tecnologie che presentano la scoperta automatica linguaggio naturale le spiegazioni del perché qualcosa sta accadendo e perché un dato di stima è importante. L’IA può prevedere un numero, ma il numero è inutile. Durevole di valore è derivato quando tale numero è accompagnato da un linguaggio naturale spiegazione che permette all’utente di capire perché il modello è arrivato a quel numero.
Gli imprenditori non sono soli in questo. Dati gli scienziati, la conformità esperti, e altri tecnologi bisogno di loro spiegazioni in forma di codice per il modello che fornisce la stima. Tale trasparenza consente di convalidare il modello e è il modo migliore per generare la fiducia.
Non far bollire l’oceano: Tra le più comuni obiezioni AI sono idee sbagliate circa i dati che iniziano con “non Abbiamo i dati per l'” e fine a “i Nostri dati è un disastro”. Questa è l’eredità dei “big data” hype. Ed è sbagliato. Profondo dati, il progressivo idea che uno deve semplicemente il diritto di dati per il caso d’uso, è liberatorio. Si suggerisce che la vostra organizzazione può fare questa cosa adesso. Pensare a questo proposito. Perché sarebbe necessario un lago con i dati di ora a trattare con clienti di logoramento? Informazioni di servizio di cliente le informazioni sulla storia e la storia dell’ordine può essere tutto ciò che serve per sviluppare spunti preziosi. Questo è il modo per terminare l’attesa per dati perfetti e fare progetti gestibili e fattibile.
Risolvere il “troppo…” il problema: Troppo difficile. Troppo complicato. Troppo costosi. AI ha spostato in avanti molto rapidamente. Non è più dominio esclusivo delle quattro rari geni. AI-aumentata analytics significa che il business esistente e analisti di dati, possano abilità per diventare cittadino scienziati dati. Per esempio, Salesforce Trailhead moduli di apprendimento forniscono un facile approccio all’apprendimento che consente ai dipendenti di usufruire di oggi, self-service, punto-e-clicca in stile strumenti di rilevazione.
Guardia contro il pregiudizio, il pregiudizio è un vero problema contro cui le organizzazioni devono essere vigili. L’educazione è, naturalmente, la prima e più importante azione. Oltre a questo, però, una combinazione di governance e la tecnologia offrono un modo per andare avanti. Governance significa avere una politica chiara su quali elementi di dati saranno utilizzati AI modelli. La tecnologia può aiutare la guardia contro subconscio bias, il involontaria di piccole cose che gli esseri umani si allontanano dal corretto lane. Bill Gates era sulla strada giusta, quando ha detto, “Automazione applicata ad un inefficiente funzionamento per ingrandire l’inefficienza.” In altre parole, la scoperta automatica costruita su polarizzato modelli aumenterà bias. Qualcuno utilizza Einstein Analytics per costruire un modello per scontate le applicazioni di prestito può fare la cosa giusta in termini di governance e di marchio di “razza” come un campo protetto per evitare il suo utilizzo nel processo decisionale. Questo è un buon inizio, ma non basta. Così, Einstein Scoperta avrà aggiunto il passaggio di guardare attraverso i dati, evidenziando c.a.p. come altamente correlato alla gara, e suggeriamo di rimuovere dal modello di ridurre subconscio bias.
Il più grande ostacolo per i comunicatori da superare è la sensazionale hype intorno AI. È più efficace quando usato per comprensibili, realistico progetti. Non pensare AI come una massiccia, dirompente cambiamento nell’organizzazione. La sua genialità si trova in piccoli momenti, aumentata dall’intelligenza umana, che di migliorare il processo decisionale. Non è la pentola d’oro alla fine dell’arcobaleno, le sue pepite d’oro che tu pick up lungo la strada.
Questo articolo è stato co-scritto da Dave Karkhanis, SVP e GM di Analytics Cloud in Salesforce.
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