人工智能将在2022年成熟以解决实际运营问题

十年前，人工智能和机器学习被认为是神秘和学术性的，适用于现实世界的问题具有挑战性。普通人会在媒体上读到斯坦福大学或麻省理工学院正在开发的一些令人兴奋的东西，或者谷歌正在秘密开发的一些实验性软件，但它仍然看起来像科幻小说。

对于商业来说，十年前，它可能意味着更少——它代表了某种新技术，充其量是不实用的，没有当代应用。

快进十年。

互联网、移动技术、云计算：所有这些创新都经历了相同的标准S曲线。创新者创造了新技术，早期采用者在其初始阶段工作，帮助解决问题，同时弄清楚其实际用途。紧随其后的是早期的大多数人，他们简化和完善了该技术的使用。然后后来的大多数人采用了它，在这一点上很难记住以前的生活是什么样的。

AI和ML在S曲线上的位置

AI和ML正在遵循这条熟悉的道路。对于早期采用者来说，AI和ML可以做什么的含义已经变得显而易见。五年前，当我上路与制造商交谈时，大多数人都不熟悉神经网络的工作原理——他们根本就听说过它们。随着我们进入 2022 年及以后，有明确的证据表明，随着越来越多的企业询问 AI 和 ML 可以为它们做什么，技术正在进入早期多数阶段。

以下是一些迹象：人工智能的基本语言在商业和社会中更频繁地使用和更好地理解。

一旦理解了新技术的基本语言，它就会缩短新采用者的时间，因为这些概念对他们来说并不陌生。还记得有人第一次告诉你使用“热点”“连接到Wi-Fi”吗？或者当您听说过Excel电子表格中的“条件格式”时？现在，这些术语可能是您日常词典的一部分。

同样的转变也发生在人工智能和机器学习中——随着人们学习并熟悉这些术语（并且不再担心因为错误地使用术语而看起来像个白痴），他们会更多地谈论它。因此，新采用者将减少对技术本身的关注，而更多地概念化其可能性。现在我被问到一个务实的（老实说，更相关的）问题，即人工智能和机器学习可以解决什么问题。

从商业的角度来看，这意味着以下问题：

“我们可以使用AI或ML来减少客户的等待时间吗？”

“我们能否利用这项技术来降低运输成本和时间，并提高燃油效率？”

“人工智能或机器学习能否帮助我们识别生产中可以预防的变化，并为我们节省时间和金钱？”

“你的动作识别质量如何？”这很重要，因为最好的制造商的缺陷率非常低，在0.001%的范围内，而且人工智能经常面临准确性的挑战。（答：我们的一位客户最近进行的烘焙表明，我们没有错过他们向我们系统抛出的任何错误！

“当工厂车间发生变化时，我们能多快重新训练您的系统？”（答案：以天为单位！

人工智能正在走出实验室并投入运营

虽然企业在运营中采用人工智能，但他们知道访问和基础设施需要改变。他们认识到，一旦大规模引入ML，运营的组织方式将发生范式转变。

通过这种转变，从高级领导到直线员工的每个人都将看到我们的客户已经报告的真正变化：在数据收集上花费的时间将减少。监控和差异分析将成为人工智能的任务，消除人类带宽和对细节的关注的限制。结果将节省无数的时间，而这些时间可以投资于解决问题的过程。

为了充分发挥AI和ML运营的潜力，企业必须转变理念，并最终改变与数据的关系。

随着企业的发展，他们实施管理系统来监控整个运营过程中的关键绩效指标 （KPI），以及提供他们正在寻找的结果的业务流程。操作越大，这些系统就越重要，可扩展性成为一个因素，进一步强调系统标准化和全面性的必要性。

例如，考虑最著名的效率管理哲学，丰田生产系统（TPS）。TPS引入了“TPS房屋”的概念，该概念将其综合管理的原则可视化为有支柱的房屋结构。如果任何一个支柱受到损害，整个房子都有可能受到影响。TPS可以说影响了每个主要制造商的运营方式。

在业务中采用 AI 和 ML 对信息流产生了足够的影响，因此必须以类似于 TPS 理念的方式将 ML 操作整合到基础设施中。合并可能需要创建和实施一个新的ML房屋，以简化该技术的功效。至少，它将成为精益之家下一次迭代的标准支柱。

全球视角

随着发达国家沿着人工智能和机器学习的采用曲线前进，障碍将被打破，技术将不可避免地进入新兴市场。来自金砖四国和其他新兴国家的询问已经表明，人工智能不再只适用于发达国家。

从历史上看，这些发展中市场采用最近几轮技术的速度比发达市场快。考虑一下在不发达国家采用移动技术的情况——由于发达国家没有旧的有线电话基础设施，没有任何心理或其他方面的障碍可以阻止它们一旦获得最新的技术解决方案。另一个例子是，移动银行一旦推出，就远远超过了发展中国家的采用速度。事实上，可以公平地说，随着中国政府的重大战略投资，他们的目标是很快成为领导者。

如果这是任何迹象，这意味着一旦被采用，新兴市场就有潜力在人工智能和机器学习的采用、使用和应用方面超越发达国家。

2022 年及以后

AI和ML是下一波将极大地影响行业的浪潮。2022 年代表了这些技术可能性的温床。组织必须努力为这些变化做好准备。无论他们是否准备好，浪潮都会袭来。

审核编辑：郭婷