2014年05月21日

政府的战略是否足够?

政府已经理解支持人工智能(AI)发展的好处,这将改变商业战略。但技术方面并不是有效转变机会和创造价值的唯一标准。作者:Chafika Chettaoui,数学博士,法国Teradata数据科学和咨询分析主管。
没有一篇文章颂扬人工智能(AI)或数据分析的优点,在加速绩效和提高业务生产力方面。正如塞德里克·比利亚尼在2018年3月28日关于人工智能的报告中指出的那样,领导人是美国,中国,英国,加拿大和以色列。我们必须面对这样的事实:提供真正投资回报率(投资回报率)的项目很少见。政府IA战略是必要的,但这是否足够?
 

摆脱迷宫般的人工智能战略。根据2017年4月发布的IDC研究数据,评估AI的采用率,只有4%的公司至少部署了一个嵌入AI的应用,8%处于试验阶段。法国公司的战略。另一项IDC调查,大数据和分析,于2017年6月发布,估计全球(包括IA)分析软件在法国的收入为16.35亿美元。
 
为了比较这两项研究,我们观察到组织为获取分析技术解决方案投入了大量预算; 但这些数字并未转化为足够的投资回报率或内部分析转型。让我们明白,我们的行业采用技术手段,但也许没有提供足够的内部支持来为良好用途创造价值。但是,您如何确保拥有合适的技术和资源?如何在内部有效地将它们转化为真正的机会和行动?
 
作为回应,政府正在宣布几项措施,包括为五年内价值15亿欧元的研究提供资金。Villani报告还从人才流失和缺乏资源的角度提出了这个问题。目前正在制定专门研究中心的发展战略。无论是。但我们的行业仍然有必要将这些方法融入其内部活动模式。
这是一场新的革命,其中数据的使用是决策的核心,必须理解其贡献,限制和使用方法。这就是“ 变革管理”的关键概念所在。我们意识到需要一种促进人工智能发展的政府战略。但是,它错过了这一战略具体实施的一个关键方面:公司和人力资源部门对变革管理和风险承担的支持。这将涉及重新思考企业文化,使其更加数据化(使用数据进行决策)并推广“测试和学习”方法。我们应该能够调和手段,改变管理和文化维度(承担风险)。
 
揭开人工智能的神秘面纱:“变革管理”
人工智能和分析的价值创造必须通过对其允许的内容的认识和对其局限性的理解来实现。比方说,数据分析不是一门新科学。例如,零售业一直依靠它来细分和识别其消费者的个人资料。银行和保险公司也是如此,他们很早就使用评分算法来识别高风险的客户(终止合同)等。
 
今天,革命在于可用数据的爆炸 - 结构化和非结构化以及任何类型(文本,语音,图像,视频等) - 可访问的计算能力和机器方法的使用有效应用于这种新数据环境的学习方法。
 
然而,在我们作为分析师或数学家的所有洞察力中,我们没有预见到这种加速会伴随着幻想。我们组织的恐惧或不情愿来自于缺乏对这些技术的了解。如果使用得当,AI只是加速知情和控制决策的一种手段。它当然可以促进给定任务和功能的自动化......从决策者开始,去神秘化必须在各个层面得到支持:他们必须通过公平务实的理念来翻译数据文化。人工智能,方法和工具的贡献,以免面对失望或漠不关心(已经有人工智能战略的信念)。
 
对于任何转型,有必要仔细分析刹车和恐惧来克服它们并继续建造。确实,谁说变革说日常工作的变化。这有时会产生恐惧和抵抗。这种阻力往往是由于缺乏基准和对未来的恐惧。因此,组织必须在转型后对其员工进行预测,向他们保证他们的使命并向他们解释他们的职位将如何发展; 在这种情况下,这是一个说个人利益的问题,而不仅仅是组织利益。识别同行认可的可信赖人员也很重要。他们将是第一个采纳并伴随这些调整的人。在国内成功的例子,联合会总是更容易。别人。因此,在人力资源的支持下,这一变革管理在整个指挥系统中进行。后者在数字董事会的陪同下,发挥了重要作用,重视对这些转型方向的投资。
 
最后,冒险!
我们的企业文化是周到,谨慎,几乎不接受失败。冒险的概念并不像在大西洋的另一边那样根深蒂固。毫无疑问,我们对方法和工作习惯的转变仍然过于谨慎。我们的流程和人力资源文化必须不断发展。
 
分析领域是风险承担的领域......你必须知道如何接受错误的世界。这些方法有助于指导决策,根据历史或学习事件分析情况。
 
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但是,如何鼓励冒险?我们必须敢于分析项目并建立测试和学习的文化。了解失败的权利和恢复成功的能力。还有必要比较其使用与未使用的利益/风险,而不是绝对值使用它们的风险。它还需要具有中期/长期影响愿景,而不是短期利益。
 
法国公司必须“敢”人工智能。它是一个真正的商业加速器,决策者必须是这个数字战略的强力赞助商。这种强有力的赞助需要在决策委员会内做出真正的承诺,并与所有参与者分享风险。共同庆祝成功,并将失败重新讨论,以便更好地反弹。