如今這個時代，不管是有意還是不經意，我們都在接觸或使用人工智能。在我們的日常生活和商業實踐中，各種在線的設備、云計算和邊緣計算以及各種API 將人工智能帶入了實踐。

本文就來聊聊，如何在商業中與人工智能建立共生關系。

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1. 人類越來越依賴機器

盡管人類和機器之間的關系日益密切，但將這種合作描述為共生還為時過早。當前人與計算機之間的關系描述為事務性的較為合適。

當人類遇到特定類型的問題時，我們會訓練機器來解決這些問題。

例如機器學習ML算法。ML算法可以識別大腦圖像中的癌癥影像，還可以設計在線廣告的較好投放位置或，還有一些深度學習系統可以預測商業領域的客戶流失。

目前，我們只能想象，當我們與人工智能形成共生關系時，我們的生產力會提高多少。在數字伙伴的幫助下，目前需要花費數小時或數天的日常任務可以縮短到10或15分鐘。

從尋找新餐館這樣的簡單日常活動，到癌癥檢測等更為專業的任務，我們將越來越多地依賴機器。有人將這種機器的依賴比喻為“第二雙眼睛”，我們與機器或人工智能的關系將演變為全面的合作伙伴。

我們將開始與機器形成一種共生關系，就像我們現在依賴智能手機一樣依賴它們。

機器學習可能會給我們解決問題的方式帶來一場革命，就類似 “最優停止”(optimal stopping)原則。

有關數學和計算機科學的研究表明，“最優停止”指的是在花費37%的時間之后停止搜索并做出決定。

傳統的例子包括雇用合適的人，進行適當的研發投資，以及買賣房屋。人類傾向于在大約31%的時候停止搜索并作出決定——遠在他們能夠找到較好選擇之前。

這些數據對我們意味著什么?我們將使用人工智能在多個方面和多個層次上改進我們的決策。

與機器形成共生關系將為我們騰出時間，專注于磨練軟技能，如同情心、管理和戰略。這種共生關系甚至會給人們在工作之外享受生活注入新的活力。

很快，人工智能就能幫助我們審查足夠多的選項，以找到合適的購房者、公寓租戶、求職者，甚至是合適的配偶。

2. 可以從哪些方面建立共生關系?

(1) 業界支持ML改進

對于以知識為輸出的企業和組織來說，通過將機器學習應用到他們的工作中，員工將在許多方面受益。

(2) 項目經理

項目經理將能卸載一些常規任務。

(3) 項目經理可以將跟蹤、報告和后續工作分配給 “數字代理”，由其負責協助經理的日常工作。

科技公司將從中受益良多。與內容創建者從編寫代理(如Grammarly)中獲益類似，軟件開發人員也將從“結對編程代理”中獲益。“代理”不僅建議正確的代碼語法，而且建議最合適的框架、庫或API。

這些代理還有可能大幅度提高代碼質量和用戶體驗。

(4) 建筑行業

對于建筑等行業，人工智能具有數字化藍圖的優勢。人工智能將會自動完成一些常規但重要的任務，比如項目評估。根據項目的大小，人工評估人員可能需要長達四周的時間來評估一個項目。

(5) 經過訓練的人工智能代理可以很容易地 “閱讀”數字藍圖并估計項目范圍。

數字代理可以毫不費力地確定項目所需的材料，并設置項目所需的工作人員數量。

更引人注目的是，人工智能數字代理可以直接連接到供應商，并將實時價格納入最終報價。

(6) 醫藥行業

醫藥行業是另一個很好的例子，說明人與人工智能的共生關系已經成熟了。

制藥公司正在利用機器學習來確定研發過程中的較好因素，包括預期的市場規模、收入和潛在藥物的生命周期價值。

越來越多的醫生和醫院已經開始將人工智能的建議納入他們的流程。在2019年的一項調查中，35%的醫生表示他們在實踐中使用人工智能。

醫學上的一些方法利用人工智能為醫生提供潛在的選擇。選擇分析其他醫生的建議來預測成功的可能性。

(7) 醫療事故和醫療保健

醫生和人工智能之間的動態共生關系也可能改變醫療事故風險的評估方式。

隨著人工智能在醫療領域變得越來越普遍，并被證明可以改善患者的治療結果，降低醫院的成本，醫療領域將人工智能視為降低整體風險的一種方式。

同樣，投資于人工智能解決方案的醫生和醫院將看到投資回報的改善，其形式是降低保險成本、改善結果和提高效率。

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3. 人工智能與人類共生的之旅

想要利用人工智能和ML技術的進步，與機器建立共生關系的企業可以采取這些步驟。

(1) 對人工智能對你的影響做一個公正的評估。

第一步是評估人工智能如何影響你的業務、你的行業和價值鏈。檢查是否可以將AI添加到服務中。

人工智能會徹底改變你的產品，還是會為全新的產品和服務帶來新的可能性?

一旦你完成了評估并確定了你的選擇，那么接下來分解你對企業的潛在經濟價值。一旦你實現人機共生，你可能招致潛在的風險，也可能打開新的收入流的機會。

(2) 管理好你的數據。

每個組織都需要了解其數據存儲和使用的位置。積極主動的將這些數據用于實驗、概念證明和其他創新項目。

打破任何現有的共享數據的障礙，無論是在安全性上缺乏信任，還是在數據集的整體質量上感到擔憂。

對您擁有什么數據以及誰擁有這些數據有一個嚴格的區分，并安全、民主地在整個組織中共享這些信息。

增加數據價值的有效方法：

• 實現數據治理。
• 利用基于云的解決方案，如數據湖。數據湖用于存儲數據庫和電子表格中包含的結構化數據。
• 利用基于云的解決方案來處理非結構化數據，如文檔、圖像和視頻。

(3) 在你的人才中尋找共生的機會。

評估您的員工，以確定最有可能從人工智能和機器學習解決方案中受益的角色。對不同的員工或團隊采用不同的評估形式。這些評估包括：

• 思維方式
• 數據分析者與宏觀分析者。
• 優勢方面
• 戰略優勢與解決具體問題的優勢。
• 技能方面
• 軟件開發技能與風險評估技能。
• 專長方面
• 手術方面的專長與研發方面的專長。

隨著人類和機器合作的越來越緊密，機器正在為整個價值鏈上的人類工作創造新的機會。

(4) 符合組織目標的變化。

每個組織必須使人機共生關系的建立與其首要目標相一致——這應該從領導開始。

領導者必須激發員工對集成人工智能的最終目標的興趣，為組織的目標提供清晰的愿景，并向員工保證，機器將增強和改變(而不是取代)他們的角色。

創建近期和長期計劃，然后在整個組織中共享這些時間表，并將時間節點與您的最終目標聯系起來，這是很重要的。

4. 總結

在未來十年，與人工智能的共生關系將會像我們與智能手機的關系一樣自然。

如果企業不仔細評估所面臨機會和風險，那么將無法利用這些共生關系的價值。

企業必須使他們的數據倉庫井然有序，并鼓勵創新，以提高他們的人才力量和組織的目標。只有這樣，人類才能充分發揮人工智能的潛力。

原文鏈接：https://readwrite.com/2020/04/19/create-symbiotic-relationships-with-ai-in-business/