行業(yè)巨頭成功實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的步驟

　　變革是不可避免，但人類(lèi)往往會(huì )抵制變革。伊麗莎白女王一世拒絕向針織機的發(fā)明者授予發(fā)明專(zhuān)利，擔心這會(huì )剝奪她臣民的工作。最近，機器人自動(dòng)化和優(yōu)步(uber)等被認為是導致失業(yè)的主要原因，但事實(shí)卻恰恰相反，在這兩種情況下，就業(yè)率和工資都比以前更高。

　　今天，抵制同樣存在——正如我們所知，新興的創(chuàng )新有望改變世界。將物聯(lián)網(wǎng)(IoT)與人工智能(AI)結合起來(lái)，進(jìn)而將計算智能從我們的桌面上釋放出來(lái)，并將其滲透到我們的生活、家庭、汽車(chē)、城市乃至整個(gè)世界。此外，盡管當前的頭條新聞加劇了人們對人工智能末日或失業(yè)的擔憂(yōu)，但也有同樣多的頭條新聞承諾人工智能將創(chuàng )造更多的就業(yè)機會(huì )并解決我們所有的問(wèn)題。
 

　　請記住，創(chuàng )新不會(huì )停止

　　荷蘭皇家殼牌最初是銷(xiāo)售貝殼，而三星最初是一家銷(xiāo)售干魚(yú)的雜貨店。如果這些公司沒(méi)有自我創(chuàng )新，那么它們今天還會(huì )存在嗎?技術(shù)創(chuàng )新也是如此——雖然它確實(shí)顛覆了過(guò)去的做事方式，但它也為新的機會(huì )和技能打開(kāi)了大門(mén)。舉幾個(gè)例子：

　　▲中國一家領(lǐng)先的金融科技平臺沒(méi)有雇傭傳統的貸款員工，而是創(chuàng )造了3000多個(gè)數據分析工作崗位，來(lái)為數字化貸款提供人工智能算法。

　　▲通用電氣正在通過(guò)其“卓越學(xué)習”計劃為員工提供未來(lái)工作的培訓，該計劃旨在幫助員工為機器人技術(shù)和數字制造等先進(jìn)技術(shù)的到來(lái)做好準備。

　　▲微軟的目標是到2022年培訓和認證15000名人工智能工程師。

　　事實(shí)上，正如manpowerg roup最近的一份報告所指出的，當涉及到全球勞動(dòng)力時(shí)，創(chuàng )新是主角。比以往任何時(shí)候都多的雇主(87%)計劃通過(guò)自動(dòng)化增加或保持員工數量，同時(shí)84%的雇主計劃增加員工人數以填補人才缺口。數字化轉型增強了公司和個(gè)人的能力，使其增長(cháng)更快并產(chǎn)生更好的結果。這就意味著(zhù)越來(lái)越多的新工作，包括技術(shù)性和非技術(shù)性工作。(來(lái)源物聯(lián)之家網(wǎng))如今，一些增長(cháng)最快的工作包括明顯與人工智能相關(guān)的工作，如數據科學(xué)家、機器學(xué)習工程師或應用程序開(kāi)發(fā)人員，但也包括不太明顯的工作，如業(yè)務(wù)分析師、人機界面設計師、物流專(zhuān)家或機器人機械師。

　　更能說(shuō)明問(wèn)題的是信息經(jīng)濟和人工智能+人類(lèi)協(xié)作帶來(lái)的新機遇。以互聯(lián)數字平臺為基礎架構，幾乎任何人都可以學(xué)習和發(fā)展新技能、創(chuàng )辦公司、交易商品和服務(wù)、眾包應用程序測試或復雜問(wèn)題的解決方案，甚至是構建自己的人工智能。通過(guò)以一對多的方式將客戶(hù)、生產(chǎn)商和提供商聯(lián)系起來(lái)，使這些數字平臺成為協(xié)作和創(chuàng )新的重要樞紐。
 

　　行業(yè)巨頭走向成功的三個(gè)步驟

　　那么，對于那些希望利用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能重塑企業(yè)的領(lǐng)導者來(lái)說(shuō)，這又意味著(zhù)什么呢?

　　幾乎每個(gè)月，我都會(huì )主持一個(gè)與全國各地成功實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)和分析/人工智能解決方案的技術(shù)領(lǐng)導者研討會(huì )。這些研討會(huì )的目的是通過(guò)互動(dòng)討論從他們的經(jīng)驗中提取可操作的見(jiàn)解，我們的嘉賓包括甲骨文、愛(ài)立信、日立、AT&T、通用電氣、威瑞森和許多其他公司的高管。以下是每次討論都會(huì )出現三個(gè)主題：

　　1、專(zhuān)注于一項挑戰：盡管人們很容易對物聯(lián)網(wǎng)和人工智能能夠解決所有挑戰感到興奮，但這是一個(gè)誤區。專(zhuān)注于一個(gè)與特定流程相關(guān)的問(wèn)題或低效率將使您的組織能夠制定切合實(shí)際的策略，進(jìn)而分配正確的資源，并且只收集需要的數據。不要試圖解決所有問(wèn)題。通過(guò)應對重大組織挑戰并展示早期成功案例，將會(huì )增強管理層對該計劃的信心和承諾。一旦您選擇了要改進(jìn)的流程，就首先需要從幾個(gè)角度進(jìn)行分析，如輸入/輸出、時(shí)間價(jià)值、財務(wù)價(jià)值和其他指標，以確定接下來(lái)的步驟和要收集的數據。

　　2、掌握正確的技能：雖然成功的物聯(lián)網(wǎng)/人工智能項目所需的許多技能可以通過(guò)培訓來(lái)解決，但您可能還需要引進(jìn)新的人才。幾乎每一位高管都強調需要聘用外部資源(包括長(cháng)期聘用人員和顧問(wèn))，來(lái)建立組織的新能力。一些關(guān)鍵角色包括：數據科學(xué)家和架構師、數據庫管理員(DBA)、高級網(wǎng)絡(luò )/云資源、數據安全專(zhuān)家、業(yè)務(wù)分析師和客戶(hù)體驗師。在項目開(kāi)始時(shí)投入時(shí)間來(lái)概述項目所需的角色和技能，可以避免因資源缺口而造成的成本高昂的延遲。

　　3、無(wú)限期迭代：不存在“一成不變”的物聯(lián)網(wǎng)/人工智能平臺。這是對持續改進(jìn)的承諾。在數據中發(fā)現和提煉價(jià)值就像發(fā)現完美的寶石一樣。您可以首先部署傳感器，以獲得初步的見(jiàn)解。這可能需要通過(guò)不同的角度來(lái)發(fā)現模式——時(shí)間間隔、地理位置、人口統計等。有時(shí)，這意味著(zhù)要開(kāi)發(fā)新的算法來(lái)“測試”不同的模式。隨著(zhù)見(jiàn)解變得更加清晰，您需要優(yōu)化這些算法，并開(kāi)始將它們移動(dòng)到更接近數據生成和使用的數字邊緣。隨著(zhù)您繼續用預測分析和機器學(xué)習算法完善您的發(fā)現，價(jià)值之路將變得更加清晰。
 

　　重塑未來(lái)

　　自一開(kāi)始，人類(lèi)就一直在努力改變世界，使之變得更好。人類(lèi)發(fā)明的最早工具是由石頭制成的，而最新的工具則是由科技創(chuàng )造的。我們創(chuàng )造的每一項創(chuàng )新似乎都激發(fā)了迷戀和恐懼的雙重潮流——迷戀它將如何推進(jìn)我們的社會(huì )進(jìn)步，并恐懼它將使我們變得過(guò)時(shí)。盡管我們感到恐懼，但現實(shí)情況是，今天比以往任何時(shí)候都有更多的人能夠獲得更好的工作、教育和醫療保健?，F代世界的數字化也加速了企業(yè)家精神和新商業(yè)模式的發(fā)展?；ヂ?lián)的數字生態(tài)系統是這些創(chuàng )新和人機協(xié)作的關(guān)鍵推動(dòng)因素，如果做得好，物聯(lián)網(wǎng)/人工智能平臺就可以幫助企業(yè)隨著(zhù)時(shí)間推移而變得更加聰明，并產(chǎn)生更好的洞察力，從而加快再創(chuàng )新。