企业领导者的人工智能转型

人工智能现在已经离开了“极客”的角落，不再是纯粹的技术话题。随着更多可用数据、更大的计算能力和更低的价格，以及物联网等技术的出现，人工智能近年来已成为一股颠覆性力量。如何构建程序、使用数据、获取价值和塑造业务模型正在发生根本性的转变。这项技术的核心是将知识工作的复杂领域自动化，给传统机器增添上不可或缺的“智能”能力，诸如视觉，音频，语言和感情等。通过分析相关谷歌（Google）搜索词的重要性，可以轻松掌握人们对这个新领域的兴趣度。人工智能、机器学习和数据科学正在崛起，与计算机科学一样受欢迎。每个商业领导者都应该注意并采取行动，但启动整个公司采用人工智能的过程可能是一项具有挑战性的任务。以下这三个方面，以结构化的方式推动公司与人工智能的发展。

投资你的团队

随着功能的自动化和数据驱动业务模型的发展，公司中的角色将会发生巨大的变化，技能将会被调整，大量的新角色将会出现。针对公司在采用人工智能技术时所面临的具体挑战，需要新增三个角色。一是，人工智能或机器学习工程师，他们对机器学习有很深的技术了解，通常有计算机科学的背景，对他们来说，建造学习机是一门工程学科。如今的数据科学家往往可以成长为这个角色，软件工程师也准备好接受这个角色。二是，人工智能项目所负责的角色，是成为人工智能大使，监督、沟通和理解开发人工智能系统所需的新过程的复杂性，这些过程与当今的开发过程（例如敏捷开发）有很大的不同。三是，人工智能战略家是制定议程的决策者，他们了解人工智能对商业模式或各自管理领域的经济影响，并具有采取行动的决策权。

快速，全面、战略性地构建新事物

改变的不仅仅是角色的增加，还有过程。虽然敏捷开发过程对于软件开发来说是合理的，但是由于每个人工智能项目中存在的不确定性，这就在数据科学领域发生了变化。在公司中实现人工智能需要整体完成，须建立一个特定的过程，就像10年前软件部门引入敏捷开发过程时所做的那样。

在人工智能发展中，最大的敌人是对人工智能系统结果的不确定性以及时间资源的估算。因此需建立一种类似黑客马拉松的方法，以减少这种不确定性。数据探索应该作为一个基本的初始元素，要对现有数据是否足以解决手头的问题有初步的了解。这种方法的一部分是建立一个由上述角色组成的团队，并建立跨领域的文化，包括IT部门作为一个必要的、通常难以说服的单位，以及能够帮助理解您的数据的领域专家。另一部分是继续试验原型，如果概念验证阶段交付了期望的结果，您就可以在更大的范围内处理实际产品。

与初创企业和企业界展开对话

与初创公司合作，或与你所在领域内外的其他公司领导人分享你所学到的东西。大多数时候，企业拥有丰富的领域知识，但缺乏战略洞察力，执行基于人工智能的解决方案的专业知识，以及构建这些解决方案的操作经验，与人工智能初创公司合作只是短期解决方案的一部分。由于在人工智能时代的早期阶段，大多数公司面临的挑战都是一样的，因此在企业环境中建立人工智能的经验教训可以在不同的行业中传播，一起前进。目前这是最好的路线，因为没有人知道事情的发展方向。