AI Magazine 独家采访了 Jitterbit 总裁兼首席执行官 Bill Conner，探讨了如何成功整合企业 AI 系统。AI Magazine 采访了 Jitterbit 总裁兼首席执行官 Bill Conner，探讨了日益高涨的 AI 热潮以及如何成功地将 AI 融入企业。
多个行业对人工智能的兴趣持续高涨，但企业仍然面临着采用人工智能的挑战。
Jitterbit总裁兼首席执行官Bill Conner表示，一个企业平均有近1000个应用程序，但其中只有28%是集成的。
考虑到这一点，在接受《AI Magazine》采访时，比尔·康纳 (Bill Conner) 探讨了公司如何让员工利用人工智能来提高工作效率，而无需裁员。他建议，企业将从投资适合自己的人工智能工具中受益，这将有助于将员工从复杂的任务中解放出来，使他们能够专注于更具创新性的工作。
企业在将人工智能系统与现有基础设施和流程相结合时面临哪些实际挑战？
这些挑战可以分为三个不同的领域：数据质量、技术障碍和操作流程。
首先，集成 AI 系统的常见挑战始于数据。这包括数据质量、可用性、隐私和安全性。组织不仅必须确认数据是“干净”且完整的，而且还必须在组合来自多个来源的数据并将其格式化以进行 AI 分析时确保完整性。这是一项重大任务。
接下来，组织将管理与遗留系统兼容性、可扩展性和与现有系统集成相关的技术障碍——同时持续监控和更新人工智能模型以确保准确性和相关性。
克服技术障碍后，企业面临人力、运营和组织方面的挑战。这是一个广泛的类别，可能因组织而异，但可以从综合变革管理的角度来思考。
公司如何才能有效地提升和重新培训非技术员工以利用人工智能？
不同组织的情况有所不同，因为技能提升和再培训的量很大程度上取决于现有的内部技术能力。对于精通编码的团队来说，问题可能不在于获得新技能，而在于提高生产力。
随着这些团队实现更高的编码效率，他们对交付成果的期望也随之增加，因此他们可能需要更新他们的人工智能辅助、低代码选项。
对于其他组织来说，这个问题更为根本。这里需要的是一种将业务需求（他们可以用自己的语言很好地表达）转化为代码和数据集成的方法，而这些需求通常需要 IT 部门为他们构建。这要求业务专业人员和 IT 专家都学会如何接受“新手”指令，使用 AI 编写 60% 到 70% 的最终数字产品代码，并在应用程序设计流程的后期将其交给质量保证部门。
最好的人工智能辅助低代码平台可以让每个人，从新手到专家，充分发挥他们的能力来提高生产力。
比尔说：“人工智能并不是要取代人类，而是要赋予人类力量。”
组织可以采取什么策略来重新培训和重新部署员工，而不是简单地用人工智能取代他们？
人工智能是为了推动进化，而不是革命。因此，每个组织都应按照自己的节奏部署人工智能。有许多因素决定了这一过程的速度，包括现有员工的技能组合和个人使用人工智能的能力，以及企业必须实现的变革速度。
人工智能并非要取代人类，而是要赋予人类力量。它将降低曾经需要专家才能完成的任务的门槛，例如创建应用程序、在业务数据背景下构建聊天机器人以及自动化流程和任务。如果目前实施，人工智能将使员工和个人能够控制自己的需求和要求，从而减少对技术专家的依赖。
借助人工智能，员工可以比以往更轻松地用自然语言指导计算机，从而使计算机更加高效、更有能力。这种转变使个人能够完成以前必须等待负担过重的 IT 团队或其他专家来处理的任务。
企业通过实施人工智能解决方案可以实际获得哪些切实的生产力提升？
人工智能使计算机能够用自然语言与人类交谈，从而大幅提高员工生产力和运营效率。凭借理解人类语言的能力，人工智能使公民能够在不依赖专家的情况下满足自己的需求，实现独立。只有在高级部分或真正必要时才需要技术专家。
我们在研究等用例方面取得了突破，其中人工智能已经取代了大量搜索引擎的使用。其他一些有希望的工作是在投标书准备领域，其中标准化内容需要在紧迫的期限内进行整理和重新格式化，我们已经可以看到在这方面取得的突出成功。
人工智能还有助于快速进行原型设计和创意验证，从而显著提高效率和运营收益。这只是一个开始；随着这些技术的成熟，更多的任务和流程将变得可行。人工智能将推动以前公民无法企及的任务和流程的发现、集成需求、应用和自动化。
人工智能不会取代人类，而是可以成为强大的队友。自动化任务可以让员工专注于人类技能更能发挥作用的领域，帮助平衡人类生产力，从而专注于更智能、更具战略性的想法。
未来几年人工智能驱动的业务与今天的业务有何不同？
人工智能推动的是业务发展，而不是革命。这一点很重要，因为组织希望按照自己的节奏选择采用人工智能。
人工智能驱动的未来企业并不遥远，它不仅有望提高效率和生产力，还能使技术能力的获取更加民主化，满足更广泛的需求。这将促进商业领域的创新和包容性。
人工智能可以实现技术能力的民主化，让非专业人士也能使用复杂的工具和算法。自然语言处理 (NLP) 界面可以让用户使用日常语言与复杂系统进行交互，从而减少对技术专业知识的需求。这使公民能够直接控制他们的需求，同时让技术专家腾出时间专注于更具创新性的业务计划。
人工智能将彻底改变企业解决未满足需求的方式，通过扩展企业分析、适应和创新的能力。
******
请务必查看最新一期的《AI Magazine》 ，并订阅我们的全球会议系列 – Tech & AI LIVE 2024
******
AI Magazine 是BizClik旗下品牌
