教育新闻网积极拥抱人工智能并努力将技术进步带入运营中的企业正在获得未能适当适应和采用的公司所没有看到的红利。
尽管大多数业务和技术领导者对企业中AI的创造价值的潜力-企业认知计算(ECC)持乐观态度，但实际采用率很低，并且大多数组织都难以实现收益。
一项涉及兰卡斯特大学管理学院技术期货中心和麻省理工学院斯隆学院信息系统研究中心的研究发表在《麻省理工学院斯隆管理评论》上，研究了欧洲，北美，亚洲和澳大利亚不同行业的150个组织采用ECC的情况，以了解为什么。
能够通过ECC创造价值的公司已经建立了许多组织能力。他们开发数据科学和算法专业知识的技能，调整业务和员工的角色以适应和整合ECC计划，并说明需要人为的判断力和数字好奇心才能看到收益。此类企业具有强大的领域专业知识和良好的IT基础架构。
他们将这些功能应用到整个组织的许多实践中，包括在ECC应用程序的整个生命周期中使整个企业中的人员参与共同创造，并围绕紧迫而有意义的业务问题开发用例。他们制定了在ECC应用程序中管理和训练AI算法的策略，而且重要的是，它们都对ECC产生了积极的反响，同时对期望的收益也抱有现实而清晰的期望。
兰卡斯特大学信息系统教授兼技术未来中心联合主任Monideepa Tarafdar教授是这项研究的共同作者。他说：“将AI成功地带入企业具有许多积极的影响。它可以使员工自由地执行任务需要人工输入中的适应性和创造力，增强运营并增强员工的技能。
“但是我们的一项研究表明，有一半的公司没有ECC，只有一半的公司认为它产生了可衡量的价值。这表明，如果组织没有开发所需的能力，从这样的AI创造价值并不容易。和实践。
“认真对待AI应用程序的公司会花钱雇用合适的员工，并开发确保ECC可以改善其业务运营的业务实践，而不是花钱并利用没有明显好处的海量数据。”
她补充说：“拥有适当的能力可以使员工执行新的实践，而这些实践又可以增强ECC计划的能力。这种良性循环可以极大地改善运营和财务绩效以及客户满意度。 ”
完整的论文由麻省理工学院出版，该论文由兰开斯特大学的Monideepa Tarafdar教授，得克萨斯大学奥斯汀分校的Cynthia Beath教授和麻省理工学院斯隆信息系统研究中心的珍妮·罗斯(Jeanne Ross)共同发表。斯隆管理评论。
