企業(yè)AI成功的三大支柱之間缺乏一致性

在AI部署加速發(fā)展的同時，技術(shù)和文化上的成功挑戰(zhàn)比比皆是。最大的挑戰(zhàn)之一是企業(yè)AI成功的三大支柱之間缺乏一致性：最接近數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)用戶，負責保持數(shù)據(jù)管道開放的數(shù)據(jù)工程師以及使AI工作的數(shù)據(jù)科學家。這種缺乏一致性的現(xiàn)象通常意味著數(shù)據(jù)科學團隊會發(fā)現(xiàn)自己沒有“明確的范圍”，而“數(shù)據(jù)專家”卻不知道該關(guān)注哪些數(shù)據(jù)集，這可能導(dǎo)致AI項目的結(jié)果令人失望。只有通過圍繞標準數(shù)據(jù)科學方法論來協(xié)調(diào)這些小組，才能獲得一致的AI成功。

缺乏對齊

缺乏一致性不足為奇。15年前或更早離開學校的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者從未接受過利用大數(shù)據(jù)的培訓(xùn)。盡管數(shù)據(jù)科學家總是“從數(shù)據(jù)開始”，并且數(shù)據(jù)越多越好，但是無論是財務(wù)，營銷還是客戶支持，業(yè)務(wù)用戶通常都希望根據(jù)自己習慣的方法回答有限的問題，因此他們經(jīng)常要求數(shù)據(jù)科學團隊根據(jù)給定標準的一組特定的“多少”或“頻率”屬性來生成報告。

幸運的是，業(yè)務(wù)用戶與數(shù)據(jù)科學家之間的聯(lián)系正在消失。當今的商業(yè)專業(yè)人士了解大數(shù)據(jù)的力量，甚至正在進入小學。用來記憶加法和乘法的抽認卡已被有助于理解分類，組織和關(guān)系的練習所取代。

同時，我們?nèi)员仨毧朔鹘y(tǒng)的思維方式，讓數(shù)據(jù)科學帶頭。也就是說，我們必須挑戰(zhàn)HiPPO(最高薪人士的意見)。盡管應(yīng)始終尊重HiPPO的經(jīng)驗和直覺，但僅依靠這種方法將大大限制將數(shù)據(jù)科學應(yīng)用于任何問題的能力。

對齊和標準化的好處

確保AI的一致性和標準方法將使整個企業(yè)圍繞一個關(guān)鍵的新范例統(tǒng)一起來，即更多數(shù)據(jù)始終是推動業(yè)務(wù)發(fā)展的潛在能量。一致性和協(xié)作精神最終還將使業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者有能力要求數(shù)據(jù)科學團隊“使用數(shù)據(jù)來確定我的最佳下一步行動并使之自動化”。這對于啟動可快速對業(yè)務(wù)產(chǎn)生重大影響的大批量，低復(fù)雜度項目至關(guān)重要。

考慮設(shè)計用于回答常見客戶問題的虛擬助手。如今，致電幫助中心的客戶經(jīng)常會反復(fù)問同樣的問題，要求支持工程師重復(fù)同樣的答案。相反，如果支持團隊與數(shù)據(jù)科學團隊和IT部門合作，使用這些已知問題和標準答案來訓(xùn)練24/7虛擬助手或聊天機器人，然后可以為客戶提供即時答案-無需等待，沒有支持票，沒有涉嫌常見問題或文章的網(wǎng)站。這可以轉(zhuǎn)變支持操作，提高客戶滿意度，同時允許支持工程師專注于客戶可能遇到的新的和更復(fù)雜的挑戰(zhàn)。