導(dǎo)語(yǔ)

人工智能（AI）將會(huì)取代您的工作嗎？如果您曾在媒體上讀過(guò)關(guān)于普華永道和麥肯錫報(bào)告的報(bào)道，您的答案應(yīng)該是肯定的。但是如果您閱讀了報(bào)告中的細(xì)節(jié)，那么答案有些微妙，甚至更樂(lè)觀。

麥肯錫《Harnessing automation for a future that works》這一報(bào)告中的執(zhí)行摘要里有一句話表示：“雖然所有職業(yè)中只有不到 5％ 的職業(yè)可以利用科技完全實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，但是大約有 60％ 的職業(yè)中有超過(guò) 30％ 的部分可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。“ 對(duì)于我來(lái)說(shuō)，這句話聽(tīng)起來(lái)并不像是一些媒體所描繪的就業(yè)末日。事實(shí)上，如果我的工作中有 30％ 的部分是自動(dòng)化的，那么我覺(jué)得我的工作效率將會(huì)提高很多。

此外，麥肯錫還表示：除了機(jī)器人之外，全球經(jīng)濟(jì)實(shí)際上需要每一個(gè)人的勞動(dòng)來(lái)克服發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家的人口老齡化問(wèn)題。換句話說(shuō)，人力資源的過(guò)剩比人力資源的短缺更不可能發(fā)生。

那么，您該如何從不同的觀點(diǎn)中找到真相并解決對(duì)您業(yè)務(wù)的影響？

首先，請(qǐng)閱讀下面的研究報(bào)告

機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能中的一個(gè)子集，幾乎肯定會(huì)改變世界。它在過(guò)去 12 個(gè)月中所取得的進(jìn)展證明了這一潛力。在 2017 年初，人工智能 Libratus 擊敗了世界上最好的職業(yè)撲克選手。 DeepMind 開(kāi)發(fā)的 AlphaGo Zero 依靠自學(xué)成為了地球上最好的棋手。在去年 11 月， AlphaGo Zero 在不到 24 小時(shí)內(nèi)成為了超越人類(lèi)的國(guó)際象棋和將棋棋手。算法不僅變得更為強(qiáng)大，而且變得更加高效。

對(duì)于科技來(lái)說(shuō)這顯然是一個(gè)激動(dòng)人心的時(shí)期，但對(duì)于分析師來(lái)說(shuō)，這是否就意味著將解散您的團(tuán)隊(duì)并全力投入 AI ？我并不這么認(rèn)為，事實(shí)上，我反對(duì)這個(gè)觀點(diǎn)。Tim Harford 認(rèn)為， AlphaGo 實(shí)際上是一個(gè)特例，而企業(yè)越來(lái)越少參與到開(kāi)創(chuàng)性的科學(xué)研究中。不僅如此，想要找到能夠成功運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的人才是一件非常困難的事。正如 “經(jīng)濟(jì)學(xué)家” 雜志（“ Battle of the Brains ”）報(bào)道的那樣，大型科技公司在最聰明的那群人畢業(yè)前就已將他們納入企業(yè)中了。

在參加任何商務(wù)科技會(huì)議時(shí)，議程中都充滿了關(guān)于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容。在這些活動(dòng)中，報(bào)告比上文所描述的尖端技術(shù)普通的多。目前的建議是從小的，明確定義的問(wèn)題開(kāi)始，這些問(wèn)題可以對(duì)大數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試。這并不是因?yàn)閷＜覀儾粔蚵斆?，而是因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界中的商業(yè)應(yīng)用程序還沒(méi)有媒體炒作的那么強(qiáng)大。

如果您不能參加像德國(guó)的 Hubb 或美國(guó)的 Strata 這樣的會(huì)議，我推薦您閱讀兩本關(guān)于人工智能的書(shū)籍，它們描述了一些有用的情況。Garry Kasparov 的 《Deep Thinking》 是關(guān)于他在國(guó)際象棋中對(duì)抗計(jì)算機(jī)的歷史，重點(diǎn)關(guān)注了 1997 年時(shí)他與深藍(lán)的比賽。Kasparov 在整本書(shū)中交織了他對(duì)人工智能及其對(duì)社會(huì)和商業(yè)的影響的樂(lè)觀看法。

與 Kasparov 的書(shū)形成一個(gè)很好對(duì)比的是 Cathy O’Neil 的《Weapons of Math Destruction 》。人們?cè)絹?lái)越擔(dān)心，在我們自問(wèn)算法是否真的能幫助社會(huì)之前，它已經(jīng)在我們的日常生活中蔓延（例如，教師評(píng)估和 You Tube 的兒童頻道）。她的書(shū)令人清醒并希望號(hào)召每個(gè)人和政治家來(lái)審查我們是否能及時(shí)更改規(guī)則以跟上技術(shù)的發(fā)展。

下一步該做什么？從數(shù)據(jù)開(kāi)始！

不管炒作什么，企業(yè)都需要開(kāi)始考慮人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化，而且必須從數(shù)據(jù)開(kāi)始。數(shù)據(jù)是所有 AI 系統(tǒng)的基礎(chǔ)。但您首先需要有健全且成熟的數(shù)據(jù)管理實(shí)踐。您還需要出色的人員才能完成這項(xiàng)任務(wù)：您的員工需要能夠輕松分析數(shù)據(jù)并做出決策。如果這些沒(méi)有到位，轉(zhuǎn)向以人工智能為主的模型將會(huì)難以實(shí)現(xiàn)。如果人們不信任自己的數(shù)據(jù)，他們也不會(huì)相信 AI 的結(jié)果。

數(shù)據(jù)分析平臺(tái)不僅應(yīng)該強(qiáng)大，而且對(duì)其負(fù)責(zé)的團(tuán)隊(duì)必須具備良好的技能組合。傳統(tǒng)的技能需求已經(jīng)改變?，F(xiàn)在，您需要 “ Fuzzies ” 和 “ Techies ”，才能在與傳統(tǒng)分析師的對(duì)抗中取得成功。

當(dāng)您在組織內(nèi)部建立這種成熟平臺(tái)時(shí)，首先需要確定走在前沿的團(tuán)隊(duì)。請(qǐng)問(wèn)問(wèn)自己，哪些團(tuán)隊(duì)擁有高質(zhì)量，大數(shù)據(jù)集和嚴(yán)格定義的問(wèn)題？哪些團(tuán)隊(duì)的分析成熟度最高？這就是開(kāi)始基于人工智能決策的第一步，您應(yīng)該擁抱而不是抵制人工智能，在這個(gè)過(guò)程中 AI 將會(huì)逐漸提高您的工作效率。

關(guān)于 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)，您是否也在懼怕著？認(rèn)為人工智能會(huì)最終取代數(shù)據(jù)分析師的地位？不必迷茫，參與明天下午 2 點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)分享會(huì)！ Tableau 將為您答疑解惑，讓 AI 成為您最有力的伙伴！