AI行动方案_传统企业如何决胜人工智能转型 托马斯·达文波特 -电子书PDF/EPUB/MOBI/TXT

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AI行动方案_传统企业如何决胜人工智能转型 托马斯·达文波特 -电子书PDF/EPUB/MOBI/TXT

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作者: [美] 托马斯·达文波特 / [美] 尼廷·米塔尔
出版社: 中信出版集团
副标题: 传统企业如何决胜人工智能转型
原作名: All-in On AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence
译者: 任溶 / 桂曙光
出版年: 2024-4

第2章
人性的一面
有很多因素会影响一家公司的AI能力和成功，这些因素不涉及技术，甚至不涉及数据。领导力、文化、态度和技能都是人类的特征，它们对AI的影响不亚于甚至会超过对公司其他方面的影响。如果我们使用机器学习模型来预测一家公司是否会成为AI驱动的公司，那么这些特征将对我们的模型产生巨大的影响。
很多AI领导者都承认这些因素的重要性。例如，我们采访了一家以生物学为重点方向的学术研究机构——马萨诸塞州剑桥市布罗德研究所（Broad Institute）。该研究所获得了2.5亿美元的拨款，用于了解机器学习和生物学之间的联系。我们向该研究所旗下新成立的埃里克和温迪·施密特中心（Eric and Wendy Schmidt Center）的两位联席主管询问，什么问题可能会阻碍他们实现研究目标，他们都首先提到了文化。他们说，AI研究员（通常是计算机科学家）和生物学家在如何应对智力挑战方面有着截然不同的语言和直觉。他们知道，连接这两个群体对于该中心取得成功至关重要。
当两位主管被问及打算如何解决这些文化问题时，他们表示，团队仍处于探索潜在策略的阶段（这是该中心历史上的早期阶段），其中最重要的策略是举办活动，将两个群体聚在一起，深入讨论这两个领域交界处的机会和抓住这些机会的方法。当然，他们认识到，AI或生物学协作的变革管理科学可能不如AI或生物学协作本身先进。
Randy Bean and Thomas H. Davenport, “Companies Are Failing in Their Ef-forts to Become Data-Driven,” Harvard Business Review, February 5, 2019, https://hbr.org/2019/02/companies-are-failing-in-their-efforts-to-become-data-driven.
在采取积极措施解决这些与人类相关的问题之前，我们不太可能在这些问题上取得实质性进展。这可能就是为什么很多公司并没有随着时间的推移而变得更加依赖数据，即使拥有巨额技术预算的大公司也如此。对美国大型公司的调查表明，自称拥有数据驱动文化的公司的比例近年来甚至有所下降。

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