211service.com
Om du funderar på att ta till dig AI: hoppa in
Är du en företagsledare som vill använda AI i ditt företag, men känner dig överväldigad inför utsikten? Då har Andrew Ng, tidigare grundare av Google Brain och chefsforskare på Baidu, några råd till dig: hoppa in.
Det är en stor resa, sa han på EmTech Digital-scenen, MIT Technology Reviews årliga AI-konferens, men att hoppa in är inte svårt.
Ng är nu grundare och verkställande direktör för Landing AI, en satsning dedikerad till att hjälpa företag utan resurserna och kunnandet från traditionella teknikföretag att delta i AI-revolutionen. Det är de företag utanför AI-branschen, som inom detaljhandel, logistik eller transport, som kan dra nytta av den ökade effektiviteten och olåsta potentialen som maskininlärningsapplikationer ger, sa Ng. Men han förstår att det kan vara jobbigt. [Vi är här för att] hjälpa företag att göra en mycket svår men mycket värdefull sak, sa han.
Hur hoppar man in? Ng råder att börja i det små. Börja med ett pilotprojekt som bara kräver en eller två ingenjörer; ställ realistiska förväntningar på vad AI kan och inte kan göra; och fokusera på att göra snabba vinster. Den här strategin hjälper inte bara en organisation att snabbt förstå vad som krävs för att fortsätta investera i AI, den kommer också att hjälpa till att säkra inköp från chefer på högre nivå. Det bästa sättet att lyckas med AI-adoption, sa han, är att ha stöd från alla nivåer i en organisation.
Han drog ett exempel från sin egen erfarenhet när han först lanserade Google Brain. I början av att starta det teamet mötte han en utbredd skepsis inom företaget om potentialen med djupinlärning. Det var genom inledande snabba vinster som han byggde upp den nödvändiga farten för att få mer resurser.
Ng delade också med sig av sin entusiasm över framtida framsteg inom AI – och vad de kommer att innebära för företag. Till exempel kan utbildning av djupinlärningsmodeller på små datamängder – 100 datapunkter eller färre – öppna AI för många företag, som sjukvård, som kan ha mycket mindre data att arbeta med än stora tekniska plattformar.
Men för närvarande är Landing AI fokuserad på en tidsskala på två till fyra år. Det enda som är bättre än en enorm möjlighet på lång sikt är en enorm möjlighet på kort sikt, skämtade han. Vi har många av dem just nu.