組織的領導力與人工智慧的未來

簡介

人工智慧（AI）曾經侷限於科幻小說的領域，但在過去的幾十年裡，其發展和實際應用取得了重大進展。OpenAI 的 ChatGPT 和 DALL-E 2 近期的名聲證明了人工智慧日益增長的複雜程度。隨著技術的成熟，人工智慧的預期經濟影響不容忽視。像之前的蒸汽動力、電力和計算機一樣，人工智慧的出現有望成為一種新的通用技術（GPT）——一種應用範圍廣泛、增長迅速、經濟影響巨大的技術——成為第四次工業革命的基礎。 即使現在，企業和機構也正在學習利用人工智慧來自動化以前只能由人工完成的任務。例如，人工智慧正被用於自動化資料輸入和處理、分析醫學影像以及自動化客戶服務。 將人工智慧整合到商業和工業中的益處預計將非常顯著，因為人工智慧被用於降低成本、使勞動力更具創造力、洞察隱藏趨勢以及管理任務和工作流程。本文關注的是人工智慧與業務整合的問題。本文旨在闡明人工智慧的優勢和劣勢，概述人工智慧在商業中哪些方面有用，並探討該技術在未來工作和領導力中的顛覆性影響。

背景

人工智慧，也被稱為機器智慧，是一個廣泛的術語，用於描述一組能夠執行類似於人類智慧的任務的技術。人工智慧技術包括某些型別的硬體和軟體，包括計算機視覺、機器學習、語音識別和合成，以及自然語言理解和處理。這些技術共同可以合成資訊、識別模式、從經驗中學習、解決問題以及做出決策。

人工智慧透過處理大型資料集並調整演算法來尋找新的模式來解決問題。這意味著人工智慧是迭代的，它透過執行問題的模擬、衡量其解決問題的適應性以及利用新的模式來提高後續代的效率來不斷改進。

優勢

總的來說，人工智慧非常擅長執行和自動化具有明確定義目標的日常任務。這些任務包括使用現有輸入複製和合成資訊、計算資料以查詢新模式以及制定建議。 這些任務可以分為四大類：檢測和分類、模式識別、預測和決策。

劣勢

雖然人工智慧在某些任務上表現出色，但它也受到一些重大限制的約束。首先，人工智慧無法產生新穎的結果。因為人工智慧在預先確定的規則和標準化程式的範圍內執行任務，所以人工智慧無法產生任何不源於現有資料輸入的輸出。其次，人工智慧難以保證質量。人工智慧輸出取決於訓練過程中輸入到它的資訊的數量和多樣性。然而，即使大量的資訊也不能保證最佳或準確的結果。這是由於人工智慧在生成複雜性方面的弱點。第三，人工智慧受到大量資源成本的限制。人工智慧需要大量的計算處理能力、資料儲存空間、大量經過整理和編碼的資料以及資金投入。

對領導者的影響

隨著越來越多的行業試圖探索人工智慧的實施，一些領導者可能會質疑人工智慧是否對他們的業務有利。雖然人工智慧有可能在某些應用中非常有用，特別是那些擁有大型資料集的公司，但部署在任何企業中的技術的投資回報率並不總是肯定為正。 在企業中實施人工智慧之前，領導者需要謹慎觀察該技術的兩個侷限性：投資成本和投資回報時間。首先，人工智慧成本差異很大，具體取決於配置。除了人工智慧軟體外，還需要購買儲存空間和處理基礎設施。如果人工智慧在內部進行管理，還需要聘請資料科學家。人工智慧實施的成本總計可能從幾千美元到數百萬美元不等。 其次，人工智慧開發和實施需要大量的投資時間，才能使該技術變得有利可圖。人工智慧的部署時間可能長達一年。

儘管存在這些侷限性，但人工智慧可以用來解決問題並創造解決方案，無論您的企業規模如何。實施人工智慧的關鍵是要了解使用它的正確環境和情況。作為指導，在實施人工智慧之前，重要的是要有一個明確定義的人工智慧要解決的問題。接下來，需要資料來解決問題，資料越多越好。同樣，您需要確定是否存在可以輸入到系統中的必要資料。最後，需要合適的人員來監督專案，包括領導層和資料科學家來訓練人工智慧。