如何在不影响敏捷性或控制能力的情况下将AI集成到公司的实践中

在云空间中,越来越多的人考虑将AI用于协作,例如IBM,Amazon和Microsoft之类的公司都在研究这种技术。无需硬盘驱动器的数据的自动管理势必会加快存储管理的过程。

同样,需要大量处理能力的AI可以在云中蓬勃发展,这以其轻松管理大型项目的能力而闻名。

但是根据Domo数据与好奇心副总裁Ben Schein的说法,至关重要的是AI可以提供的敏捷性和速度与集成和控制之间取得平衡。

为了实现这一目标,Schein说,“这归结为必须使用情报的人们的同理心”。

他接着建议通过使其易于访问并鼓励反馈来解决一些员工对AI的担忧。

“如果我已经经营了20年的商店,对于一家零售商来说,我拥有很多在该环境中实际上有价值的知识,并且如果您不设置它来提供反馈,那您将陷入困境。

因此,您既需要鼓励反馈,又要做好接受反馈的准备。

“我经常使用图片,例如工作室中的音板。您需要具有可配置性,因为事情总是会改变的。

“在美国的Target公司,我们不知道Toys R Us即将关闭或亚马逊将要做什么,因此,如果您的构建方式不支持该配置和输入内容, “在做出投资决定时,您将不得不对您遇到的业务问题做出反应,而不是一年,两年或三年中遇到的问题。”

但是,对于Domo的数据好奇心副总裁而言,与此相关的问题仍然有待解决。

舍恩说:“我们围绕民主化所做的许多努力都回到了优先级和资源分配的问题上。”

“传统上,IT和数据通常通常是如何工作的,就是您要进行这些工程密集的高投资活动,以建立数据库或建立报告或任何其他内容。

“当您这样做时,您最终只需要专注于最大的资产,也许是公司的五个优先事项,然后发生的事情是,您最终被人们意识到他们要的东西是无法完成的,或花六个月的时间做一件简单的事情。所以他们不再问。

“当他们停止询问时,您会失去获取和理解数据的内在需求的好奇心。”

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