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波士顿:工业公司能修复他们的人工智能引擎吗?(英文版)(15页).pdf

上传人: 云闲 编号:43971 2021-07-05 15页 1.12MB

1、说到人工智能(AI),基本上有两种工业公司:一种是那些一直不愿投入AI项目的公司,另一种是那些进行了大量投资却对结果不满意的公司。第二组的人并不孤单。麻省理工学院斯隆/波士顿咨询公司(MIT Sloan/BCG)2020年的一项调查发现,在所有行业中,约70%的公司都试点或部署了人工智能解决方案;在这些公司中,只有大约10%的公司报告说从人工智能项目中获得了显著收益。对于工业部门的材料和重型设备制造商、汽车原始设备制造商等公司,以及运输和物流等子类别的公司来说,这段分散和令人沮丧的人工智能吸收期可能会持续一段时间。但这场大流行完全改变了形势。为了在长期不稳定的全球经济复苏期间保持盈利,工业企业

2、将寻求通过加快运营数字化(包括采用先进的分析和人工智能)来大幅提高效率、降低运营费用、改进流程和产品。这对行业高管来说并不是什么秘密;在波士顿咨询公司最近的另一项调查中,85%的工业品公司表示,在流感大流行之后,数字化转型将变得更加紧迫。随着竞争对手的数字化努力升温,以及相关技术的飞速发展,工业企业现在必须对人工智能采取行动。但首先,他们需要理解为什么这些努力在过去失败了。虽然一些工业公司可以恰当地称为人工智能的成功案例,但它们并不多见。波士顿咨询公司的调查发现,在工业企业中,只有34%的企业表示,他们的数字化转型(某种形式的人工智能越来越成为关键因素)达到了他们的目标。人工智能有限的回报可能让一些工业公司高管感到困惑,但这有其合理的原因。通常,人工智能项目由技术专家领导,专家们专注于他们最热衷的领域:玩弄最新的高性能数字功能。反过来,业务部门常常被要求根据新开发的人工智能应用程序定制其流程,而不是让应用程序与用户一起创建,以满足当前的业务需求。在这个过程中,人工智能能够为实际价值和增长潜力所在的特定战略努力带来的力量往往成为次要考虑因素。

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本文主要讨论了工业公司在人工智能(AI)应用中面临的挑战和解决方法。文章指出,尽管工业公司对AI的投资不断增加,但只有约10%的公司从AI项目中获得了显著收益。文章分析了三个主要原因:一是公司认为自身尚未准备好应用AI;二是公司对AI的投资回报率不满意;三是公司难以将成功的AI项目扩展到其他地区或产品。为解决这些问题,文章提出了五个建议:首先,将战略置于AI之上,确保AI项目直接支持公司的整体目标;其次,从小处着手,逐步扩大AI的应用范围;第三,采用70/20/10原则,确保AI项目以业务为中心;第四,培养创业文化,鼓励团队进行实验和尝试;最后,确保AI项目与关键业务问题紧密相关。
工业公司如何修复AI引擎? 工业公司如何克服AI投资回报不足? 工业公司如何实现AI项目的规模扩展?
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