行业巨头成功实施物联网和人工智能的三个步骤
变革是不可避免，但人类往往会抵制变革。伊丽莎白女王一世拒绝向针织机的发明者授予发明专利，担心这会剥夺她臣民的工作。最近，机器人自动化和优步(uber)等被认为是导致失业的主要原因，但事实却恰恰相反，在这两种情况下，就业率和工资都比以前更高。
今天，抵制同样存在——正如我们所知，新兴的创新有望改变世界。将物联网(IoT)与人工智能(AI)结合起来，进而将计算智能从我们的桌面上释放出来，并将其渗透到我们的生活、家庭、汽车、城市乃至整个世界。此外，尽管当前的头条新闻加剧了人们对人工智能末日或失业的担忧，但也有同样多的头条新闻承诺人工智能将创造更多的就业机会并解决我们所有的问题。
请记住，创新不会停止
荷兰皇家壳牌最初是销售贝壳，而三星最初是一家销售干鱼的杂货店。如果这些公司没有自我创新，那么它们今天还会存在吗?技术创新也是如此——虽然它确实颠覆了过去的做事方式，但它也为新的机会和技能打开了大门。举几个例子：
- 中国一家领先的金融科技平台没有雇佣传统的贷款员工，而是创造了3000多个数据分析工作岗位，来为数字化贷款提供人工智能算法。
- 通用电气正在通过其“卓越学习”计划为员工提供未来工作的培训，该计划旨在帮助员工为机器人技术和数字制造等先进技术的到来做好准备。
- 微软的目标是到2022年培训和认证15000名人工智能工程师。
事实上，正如manpowerg roup最近的一份报告所指出的，当涉及到全球劳动力时，创新是主角。比以往任何时候都多的雇主(87%)计划通过自动化增加或保持员工数量，同时84%的雇主计划增加员工人数以填补人才缺口。数字化转型增强了公司和个人的能力，使其增长更快并产生更好的结果。这就意味着越来越多的新工作，包括技术性和非技术性工作。(来源物联之家网)如今，一些增长最快的工作包括明显与人工智能相关的工作，如数据科学家、机器学习工程师或应用程序开发人员，但也包括不太明显的工作，如业务分析师、人机界面设计师、物流专家或机器人机械师。
更能说明问题的是信息经济和人工智能+人类协作带来的新机遇。以互联数字平台为基础架构，几乎任何人都可以学习和发展新技能、创办公司、交易商品和服务、众包应用程序测试或复杂问题的解决方案，甚至是构建自己的人工智能。通过以一对多的方式将客户、生产商和提供商联系起来，使这些数字平台成为协作和创新的重要枢纽。
行业巨头走向成功的三个步骤
那么，对于那些希望利用物联网和人工智能重塑企业的领导者来说，这又意味着什么呢?
几乎每个月，我都会主持一个与全国各地成功实施物联网和分析/人工智能解决方案的技术领导者研讨会。这些研讨会的目的是通过互动讨论从他们的经验中提取可操作的见解，我们的嘉宾包括甲骨文、爱立信、日立、AT&T、通用电气、威瑞森和许多其他公司的高管。以下是每次讨论都会出现三个主题：
- 专注于一项挑战：尽管人们很容易对物联网和人工智能能够解决所有挑战感到兴奋，但这是一个误区。专注于一个与特定流程相关的问题或低效率将使您的组织能够制定切合实际的策略，进而分配正确的资源，并且只收集需要的数据。不要试图解决所有问题。通过应对重大组织挑战并展示早期成功案例，将会增强管理层对该计划的信心和承诺。一旦您选择了要改进的流程，就首先需要从几个角度进行分析，如输入/输出、时间价值、财务价值和其他指标，以确定接下来的步骤和要收集的数据。
- 掌握正确的技能：虽然成功的物联网/人工智能项目所需的许多技能可以通过培训来解决，但您可能还需要引进新的人才。几乎每一位高管都强调需要聘用外部资源(包括长期聘用人员和顾问)，来建立组织的新能力。一些关键角色包括：数据科学家和架构师、数据库管理员(DBA)、高级网络/云资源、数据安全专家、业务分析师和客户体验师。在项目开始时投入时间来概述项目所需的角色和技能，可以避免因资源缺口而造成的成本高昂的延迟。
- 无限期迭代：不存在“一成不变”的物联网/人工智能平台。这是对持续改进的承诺。在数据中发现和提炼价值就像发现完美的宝石一样。您可以首先部署传感器，以获得初步的见解。这可能需要通过不同的角度来发现模式——时间间隔、地理位置、人口统计等。有时，这意味着要开发新的算法来“测试”不同的模式。随着见解变得更加清晰，您需要优化这些算法，并开始将它们移动到更接近数据生成和使用的数字边缘。随着您继续用预测分析和机器学习算法完善您的发现，价值之路将变得更加清晰。