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BCG联合MIT:“将AI照进现实”企业行动完全指南|雷报023期

时间:2021-10-31 08:50
本文摘要:AI的订单系统,为了维持竞争优势,会告诉供应商和其他人。)未知人工智能订制案例还包括聊天机器人、半自动合同设计和审核,以及对新闻、天气、社交媒体和市场需求的分析和建议。 最重要的强化和自动化订单现在刚刚出现。供应链管理和物流几乎不同。这些过程更容易获得历史数据,当然成为机器学习的应用目标。 需要注意的是,收集数据,制作数据结构比制作机械学习模型要花费时间。5、托管功能公司一般不会部分外包托管功能,这些功能在各个机构中都很接近。

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AI的订单系统,为了维持竞争优势,会告诉供应商和其他人。)未知人工智能订制案例还包括聊天机器人、半自动合同设计和审核,以及对新闻、天气、社交媒体和市场需求的分析和建议。

最重要的强化和自动化订单现在刚刚出现。供应链管理和物流几乎不同。这些过程更容易获得历史数据,当然成为机器学习的应用目标。

需要注意的是,收集数据,制作数据结构比制作机械学习模型要花费时间。5、托管功能公司一般不会部分外包托管功能,这些功能在各个机构中都很接近。但是,他们很快就能为这些功能出售反对AI的解决方案。

IBM、埃森哲和印度四大外包巨头正在开展大规模的人工智能研发。这些公司特别强调减少劳动力成本和规模,建设智能和自动化平台,获得更高价值的服务。

许多服务机构开始认识到人工智能与机器人处理自动化(RPA)相结合的好处。他们用于基于规则的软件机器人代替人类的桌面活动,通过人工智能自学强化灵活性、智能性和自学性。

这种方法融合了RPA的慢报酬和AI的高级潜力。6、AI能够获得高品质的产品和服务涉及到获得先进设备的产品和服务的人工智能应用——数字化个人助理、自动驾驶汽车和机器人投资顾问——大部分受到普遍关注。获得反对AI服务的公司意图向公众展示这些产品的优异性能和特性。

由于他们的产品和服务,甚至整个商业模式都有一定的风险,公司必须建立一个强大的内部人工智能团队。同时,自动化也构建了新的商业模式。例如,保险公司和制造商需要人工智能来预测更准确的风险,并允许他们在使用、护理或穿着的基础上定价。

7、除企业外:行业价值池如何变化,用于案例和潜在场景不影响行业整体结构。医疗是生动的例子。

由几个部门组成,包括医疗技术、生物制药、缴纳人员和提供人员,每个部门都有不同的利益,经常竞争。该行业是整个价值链中非常丰富的人工智能实验场景,尤其是在研发、临床、护理、护理管理、患者行为矫正和疾病预防等领域。表2展示了一个潜在的场景,了随着人工智能的使用,医疗保健价值池整体可能会发生什么样的变化。当然,各行各业玩家价值增长点的变化不同,各行各业都有胜负者。

起初,大多数公司都会从人工智能公司的内部操作过程中受益(图2中标为1的箭头)。受益于研发效率、个性化营销和合理化精简的反对功能,生物制药公司和缴费者很可能从这些希望中受益最多。在接下来的五年里,我们预计人工智能在临床疾病方面不会有相当大的吸引力。

临床某种特定形式的癌症时,视觉人工智能代理已经达到业界领先的放射科医生,许多创业公司和科技巨头已经研究AI方法检测癌症,获得更准确的预测。在初级医疗环境中,人工智能可以提高或取代一些医生的操作者。与此同时,远程临床可以避免或大幅度增加患者到医院就诊的次数。

这些变化可能主要不利于医疗科技公司(arrow2),同时可能在某种程度上伤害生物制药公司(arrow3)和医疗提供者(箭头4)。更好的结果是,早期临床和方法可以增加对化疗的市场需求。以其内在性能特点,人工智能可能会加快以价值为基础的医疗保健发展趋势——为结果而不是数量付费。这种趋势不利于消费者作为支付者增加成本,为提供者和生物制药公司设置新的标准(箭头5)。

最后,大部分公司最少可以从技术供应商那里出售解决方案(箭头显示6)。这些技术供应商也包括转入医疗课程的传统技术企业。这个可能的场景-在人们对医疗保健市场需求减少的背景下-可能会提高健康状况,但生物制药公司不会感到压力。

另外,生物制药公司可能在临床上采取更大胆的措施,个性化药物可能会落地,建立新的利润池。另外,收费者可以自己开发远程临床,供应商开始将人工智能纳入患者的化疗协议。

无论如何,医疗科技公司和技术供应商都会获利。三、利用AI机会取得胜利环绕人工智能的发展没有那么多不确定性,对很多公司来说,最聪明的做法是建立基于现在趋势的短期行动组,通过建立功能和数据基础设施来计划未来的机会。1、如何开始高管们应该把他们的AI之旅分为三个步骤:构思和测试,优先考虑和开始测试,以及不断扩大规模。(温图3)理念和测试。

现阶段,公司应依靠四个视角:客户市场需求、技术转型(尤其是涉及人工智能结构区块的技术性)、数据源和流程分解成(或系统分解成),确认最有前途的用于案例。在寻找有价值的人工智能用途方面,客户必须得到重要的指导。

客户可能是外部客户,也可能是内部客户。了解人工智能结构的缓慢发展将是系统整合技术转型的关键。

非常丰富的数据池,尤其是新的数据池,因为人工智能依赖于它们,获得了另一个最重要的镜头。最后,通过将流程分解成比较正规和独立国家的要素,公司可能会找到人工智能可以自动化的领域。除了客户市场的需求,这些角度与公司识别数字机会完全不同。对于人工智能经验有限的公司,我们强烈建议基于可能构建价值的案例,开展阶段性测试阶段,其定义合理,复杂性高。

该测试协助的组织理解人工智能,特别强调数据和数据构建市场需求和组织能力,是下一步的重要投入。优先级和开展试点。高管们应根据考试的潜在价值和交付速度优先考虑考点。

第一步的测试将获得对潜在测试点间市场需求和复杂性的洞察力。一旦机构指定了一系列的考点,就要像在柔性软件开发中一样,作为考试和自学的冲刺运营。由于大多数试验仍然需要处理糟糕的数据建设和处理,他们不会是极端的。但他们将协助精准区分优先级和定义数据构建计划范围,确认全面运营AI流程所需的能力和规模。

每一次试验都应同时交付给明确的客户价值,并定义所需的基础设施和结构。规模化不断扩大。

最后一个阶段还包括将试点扩展到可靠的运营流程和产品,构建功能、流程、组织和网络技术和数据基础设施。这一步可能持续12~18个月,但灵活冲刺的持续节奏必须最大化价值,允许根本性,修正意想不到的流程。2、如何继续执行这个运营项目时,干部们必须继续实施一系列活动,为自己和机构制定计划,投入人工智能。

了解人工智能。高管们必须了解人工智能的基本知识,直观地解读可能再次发生的事情。

他们不应该只是在媒体上读新奇迹,而应该用Tensorflow实验,也不应该上有益、普遍可用的在线课程。在他们的核心中,算法非常简单。除了这些神秘的术语,这个领域更容易相似。

因此,管理者必须对这个主题进行功能性的解释。继续进行人工智能体检。高管们必须正确看到技术基础设施、组织技能、设置和灵活性的连接方向。

另外,要了解内外数据的访谈水平。减少员工的观点。人工智能可能会破坏劳动力。

员工对失业的担忧往往高估了实际情况,但引进人工智能显然不会产生感情压力,必须开展大规模的再训练。看一个工厂的工作人员和一个机器人一起工作,一个订单经理从一个APP接手输出,或者客服中心代理无缝接手一个聊天机器人对话。

职场交流、教育和培训必须成为初试设计的一部分。3、思考明天以外的AI未来——包括保守转换价值构筑的潜力——依然不确认。

应对这种不确定性的最好方法是绘制和测试各种场景,创建一个将单一计划融合在一起的路线图。这些希望使各公司明智改变原计划,解决问题对数据、技能、组织和未来工作的影响:数据。人工智能的突破相当依赖于新、独特或非常丰富的数据资产采访。

幸运的是,至少在一些领域,机器学习模式可以从最初的数据集开始,进一步加入数据时进行改进。但是,由于现有数据的数量每两年翻一番,基于过去数据的竞争优势容易崩溃,对未来数据的提供是最重要的。领导研究项目指出,数据所有权是跨行业和行业管理者的棘手问题。例如,调查受访者对专用数据、公共和公司所有数据的混合和公共领域的数据在行业中特别广泛的问题没有分歧。

重要的是,排除其他数据的数量往往要求竞争优势,高管们必须更加理解行业和公司内部数据来源的价值和可用性。技能。研究指出,只有少数公司了解未来人工智能所需的科学知识和技能。

拥有先进设备人工智能能能力的公司很难雇用和寻找聪明的数据科学家。随着大学和网络教育提供商不断扩大人工智能产品的获得,这种紧迫的市场需求逐渐消失。多年来,更有价值的可能是数据科学家的管理,以及将AI洞察力和能力与有数流程、产品和服务相结合的商业继续执行能力。

的组织。研究表明,企业对集中、集中或混合的组织模式是否最不利于发展人工智能。

更重要的问题是,随着机构人员和机器的更加密切合作,具备人工智能和业务专业的人员必须与机构内灵活、跨职能的团队合作。除了整体的组织设计外,更显着的是,人工智能作为技术,特别强调集中不道德的结构比集中在结构中更有效。无论是自动驾驶汽车、动态营销、预测确保,还是全球企业的反对功能,都是如此。

一个中心实体收集和处理所有集中代理的数据,最大化自学集,然后部署新模式,在集中学习单体数据池的基础上微调这些代理。未来的工作。人工智能无疑不会影响未来工作的格局。但是,尽管担心人工智能会导致大规模失业,但是研究指出,在意识到的未来,不会再次产生的影响是有限的。

大部分受访者毫无疑问,人工智能将在未来五年内导致公司裁员。最多三分之二的受访者不担心人工智能不会自动化他们的工作。无视,他们希望人工智能接管他们目前专门从事的无聊任务。

但同时,完全所有的回答者否认,AI拒绝员工自学的新技能,就像汽车力学被迫扩大技能一样。不同之处在于,他们没有几十年的适应环境时间,他们有可能利用新的教育产品和AI本身缓和再训练的过程。

机构必须灵活,但员工和干部也是如此。对未来顺利的最差计划是创造转变的能力。

AI不会完全改变业务。你顺利的最坏机会是不重新加入任意抹黑,做适当的工作。行动是不可替代的。

结语:像以前一样,AI引起了新的战争,有胜利者就有失败者。任何一家公司,现在都需要人工智能的计划,现在领先的公司,必须马上加快步伐,领先的话,最后可能找不到放在眼前的道路。(公共编号:)指出,这不仅要重视战略,还要有秩序地领导政策,优秀的企业要有对外开放融合的领导和中流击水的勇气,还要有基础开发系统的支持指导。

反正这是硬仗,越早打算越好。介绍:MIT领导波士顿咨询:世界21个行业,对话3000名低管,AI如何重建商业形态?麦肯锡:全球调查14个行业,160个案例,3000名低管,AI应用于哪个阶段?原始文章允许禁止发布。

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