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麦肯锡论人工智能,就业与劳动力自动化

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机器的智能化将对商业与就业产生巨大影响。看看麦肯锡如何看待人工智能与机器学习将影响你的企业,你能做些什么...

来源:ZDNet智能硬件频道 2017年4月26日

关键字: 麦肯锡 人工智能

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ZD至顶网个人商用频道 04月26日 国际报道:机器的智能化将对商业与就业产生巨大影响。看看麦肯锡如何看待人工智能与机器学习将影响你的企业,你能做些什么。

对商业人士来说,人工智能代表一系列的挑战。技术层面,人工智能与机器学习正在朝向复杂化方向的发展,需要大量的数据去产生有意义的结果。从商业的角度看,很多商业领袖很难谋划人工智能的切入点,甚至不知道如何开始机器智能化。

更加糟糕的是,来自技术厂商的宣传给市场造成了持续不断的杂音,人们不清楚人工智能的真正可能性是什么。

为了减少这种噪音,我们邀请了许多世界领先的从业者分享他们的经验。

下面是麦肯锡全球研究所(MGI)的负责人Michael Chui和艾森豪基金,的David Bray的观点,后者同时担任联邦通讯委员会的首席技术官。

麦肯锡全球研究所已经发布了一系列有关人工智能,自动化以及就业的研究报告。下面就是有关工作环境自动化的分析。

在下面这张图里,Chui和他的团队分析了自动化会改变的行业。

麦肯锡论人工智能,就业与劳动力自动化

另外一张图显示了就业岗位可能被机器替代的列表以及工资情况:

麦肯锡论人工智能,就业与劳动力自动化

Michael Chui和David Bray之间的对话涵盖了企业员工和自动化,人工智能的关系,比如投资,规划,甚至伦理考量。

企业如何考虑投资人工智能?

Michael Chiu:越来越多的企业已经开始了解数据分析的潜力。高管们开始明白,数据和分析要么成为竞争的基础,要么成为客户,民众与股东需要的服务与产品。

虽然存在真正的技术挑战,但我们发现,真正的障碍是人这一方面。如何从有趣的实验中获得与业务相关的经验?购买算法与数据,在下一个产品中提高转换率;我们可以降低维护成本,或者提高整机的运行时间。我们可以把更多的人引入这个领域,我们可以找到更合适的人。

从经验中获取规模价值就是企业卡脖子的地方。如何获得经验,如何获得数据(无论是机器学习还是算法的形式),如何将模型分析纳入企业的工作实际与流程,从而改变规模运作的方式?用军事来做类比就是:如何驾驶航空母舰?货船也是如此,它们都很难转向。

理解人工智能,掌握正确的人才,然后大规模地改变工作实际是企业面临的挑战。理解人工智能的企业和真正要实施人工智能的企业存在巨大的差异。

人工智能与机器学习的接纳问题是什么?

David Bray:成功的真正秘诀在于改变人们在组织中所做的工作,你不能仅仅推行技术而不去改变商业流程。我见过公共服务领域的实验,他们只做实验,而没有去改变公共服务的业务规模。

不仅仅是需要技术,还要了解现有的流程,为什么企业需要这样做,然后清楚目标,了解自己如何成为这种变革的领导者。

人工智能在某些方面来说只是预测分析的延伸,这是大数据的延续,并不是新的东西,技术总是一种可能性的变革艺术。

有趣的是,我们可以通过人工智能来反映我们的偏见。如果我们不小心用人类数据打造出人工智能,我们知道人类是有偏见的,我们会发现人工智能,机器学习本身也是有偏见的。

哪些商业领域最适合人工智能?

Michael Chiu: 我们对600名不同领域的行业专家做过调查访问。

第一个领域被称为“深度学习”领域,这个领域特别适合某些类型的问题,比如模型识别,通常是图像等等。

另外就是预测性维护。保持东西不破坏的能力; 而不是等到它打破,然后修复它,预测什么时候会破裂的能力。

这不仅因为降低了成本,更为重要的是,预测性维护不会造成整个流水线停工。

在一定程度上,这是模式匹配的一个应用。传感器检测出某些部件将破裂的型号,通知你进行预测性维护。

我们发现,在很多行业中,无论是发电机,建筑,HDC系统还是汽车行业,如果你能在事情发生之前做出预测,那么维护的价值就会提现出来。 这是机器学习相当强大的领域之一。

医疗保健是预测性维护的另一种应用,只不过换成了人力资本资产的维护。我们在病人身上安装传感器。我们可以告诉他们即将发生心脏病吗?会患上糖尿病吗?用户应该采取一些可能不那么昂贵,较少破坏身体的行动,而不是将其变成一种紧急的医疗行动,经历一个非常昂贵,痛苦和紧急的护理。

David Bray:让人工智能与机器学习帮助公众,我认为这会在都市中首先开始出现。

我们听说过智慧城市概念。您可以轻松地查看道路或电力情况,以便更好的进行预防性维护,然后进行监控以避免停电。

我认为人工智能与机器学习初期将在城市里面出现。

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