실험 과학 > 이론 과학 > 전산 과학 > 데이터 과학
실험과학: 인류는 경험의 전승을 통해 행동을 지도한다.
이론 과학: 인류는 현상 경험과 추상적인 본질 법칙에서 이론을 총화하기 시작했다.
전산 과학: 컴퓨터 계산을 통해 미래를 추론합니다.
데이터 과학: 컴퓨터는 방대한 데이터에서 법칙을 추상화하여 실제 행동을 지도한다.
AI 의 본질은 극단적 인 합리성입니다. 방대한 양의 데이터와 계산을 통해 대량의 과학 법칙을 총결할 수 있다. 인간의 의사 결정과 달리 AI 의 세분화는 매우 작으며, 인간의 의사 결정은 일반적으로 비교적 제한된 경험을 바탕으로 합니다.
"사람들이 의사결정 과정에서 찾는 것은' 최대' 또는' 최적' 기준이 아니라' 만족' 기준일 뿐이다." 힐버트 사이먼, 1975 튜링상과 1978 노벨 경제학상 수상자입니다.
AI 의 이러한 극단적인 이성으로 비즈니스에 어떤 영향을 미칩니까?
1. 고차원 기술을 이용하여 의사결정층을 더욱 가라앉히다.
예를 들어, 뉴스 앱처럼, 원래의 푸시 규칙은 수십 개일 수 있다. 오늘날 헤드 라인의 푸시 규칙은 "수천 명의 사람들" 이며, 누구나 자신의 추천 규칙을 가지고 있습니다.
2. 실시간 기술을 이용하여 의사 결정의 근거를 마련하고, 더욱 제때에 도착하다.
사람의 행동 데이터는 실시간으로 변하므로, 사람들은 이러한 변화의 데이터를 실시간으로 분석할 수 없다. 그리고 AI 는 할 수 있습니다. 그것은 의사 결정의 근거와 범위를 더욱 시기적절하게 만들 수 있다.
폐쇄 루프 기술을 사용하여 의사 결정 진화를 지속 가능하게 만듭니다.
AI 의 반복 속도는 매우 빠르며 처음부터 정확하지 않을 수 있습니다. 항상 받은 피드백에 따라 반복되기 때문입니다. 곧 의사 결정의 정확도가 인간을 능가할 것이다. 물론 사람을 버리는 것이 아니라 사람과 기계의 장점을 결합하는 것이다.
사람은 감성, 판단, 매우 복잡한 의사결정에 능하고, 기계는 스케줄링, 조정, 조직에 능하다. 지칠 줄 모르고 중립적이기 때문에 기업 전환은 사람 중심 시스템에서 인간-기계 협업에 이르는 AI 의사 결정 시스템입니다.
AI 의 역할을 알았으니 다시 한 번 봅시다. 기업이 지금 이야기하고 있는 지능형 변화는 무엇입니까? 사실, 우리는 AI 를 통해 우리 회사가 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는 방법에 대해 이야기하고 있습니다.
AI 는 엔터프라이즈 관리의 세 가지 의사 결정, 즉 실행 의사 결정, 운영 의사 결정 및 전략적 의사 결정을 지원합니다.
임원 결정: 시나리오 결정, 비용 절감 및 효율성 향상.
일선 인원이 매일 무엇을 하느냐는 사용자의 실제 상황에 따라 어떻게 봉사할 것인지를 결정해야 한다. 예를 들어, 사용자에게 어떤 제품을 추천하고 무엇을 말해야 하는지. 모두 의사결정을 집행하는 것입니다. 즉, 우리가 흔히 말하는 시나리오 결정입니다.
AI 는 사람보다 사람을 더 잘 안다. 따라서 장면 결정을 내리는 것이 더 정확하고 과학적입니다. 그래서 효율을 높이는 것은 매우 명백하다. 그러나 AI 만 사용하여 장면 결정을 내리면 가치는 효율성을 높이는 데만 있다. 본질적으로 기업을 바꿀 수 없다.
비즈니스 의사 결정: 비즈니스 리엔지니어링 및 혁신
비즈니스 결정은 주로 전체 가치 사슬을 겨냥한 것이다. 비용 절감 및 효율성 향상을 목표로 하지만, AI 를 통해 전체 상류 및 하류 지점을 최적화하여 전체 공급망을 더욱 효율적으로 만들고, 기업의 핵심 지표를 향상시키며, 결국 비즈니스 리엔지니어링과 혁신을 실현할 수 있습니다.
조금 따져서는 안 되고, 전반 국면을 보아야 한다. 비즈니스 리엔지니어링은 일반적으로 1+N 0+N 프로세스이며 1 은 엔터프라이즈 비즈니스의 가장 중요한 비즈니스 목표입니다. N 은 비즈니스 체인의 다른 부분에 대한 지표입니다. 스마트 개조란 AI 를 통해 이 1 을 개조하여 최상의 비즈니스 효과를 달성하는 것이다. 동시에 각 체인의 모든 점을 최적화해야 합니다. 결국 전체 업무의 전환을 실현하다.
전략적 의사 결정: 포괄적 인 변화와 개조, 경영 품질 변화 달성.
창업자만 의지하면 전략적 결정을 내리기가 너무 어렵다. 주된 이유는 실수의 비용이 너무 높다는 것이다. 특히 변신에서는 비즈니스 모델이 바뀔 뿐만 아니라 관리 모델도 변해야 한다. AI 는 창업자가 기업 관리 모델을 바꾸는 데 도움을 줄 수 있습니다.
예를 들어, 원래의 오프라인 매장은 모두 피라미드 모양의 유통 모델이며, 사람의 관리에 의존한다. AI 를 통해 각 매장까지 세분화할 수 있어 관리 모델이 달라졌다.
기업이 전환 과정에서 자주 범하는 두 가지 실수.
1, 처음부터 끝까지 지능적인 개조를 봐야 한다. 자동화, 정보화, 디지털화, 지능화의 한 걸음이 아닙니다. 그렇지 않으면 후기에 대대적인 수리나 재설계 구조에 직면할 것이다.
2. 스마트전환은 지속적인 운영의 실천으로' 올바른 방법' 과' 옳은 사람' 에 크게 의존하고 있다. AI 는 단지 도구일 뿐이다. 어떻게 쓰는지, 누가 사용하는지는 기본적으로 사용 효과를 결정한다.
지능적 전환을 성공적으로 마친 기업은 새로운 방법, 새로운 조직, 새로운 도구를 실현했다.
첫째, 새로운 방법: 최상위 설계는 성장 병목 현상을 깨고 양적 변화에서 질적 변화에 이르기까지 다양합니다.
첫째, 창립자의 최상위 디자인을 통과해야합니다. 사장은 우선 기업의 병목을 이해해야 한다. 그리고 기계의 지능화를 통해 이 병목 현상을 깨뜨렸다.
둘째, 새로운 조직
CEO 는 조직 변화를 이끌고 질적 변화가 무엇인지 결정합니다. 그런 다음 새로운 역할 CAIO (chief association intelligence officer) 를 추가합니다
CAIO, 업무책임자, 최고기술책임자 3 명이 스마트전환작전 지휘부를 구성했다. 그런 다음 자신의 기업의 북극성 지수에 따라 정제한다. 이러한 정교한 지표는 AI 를 통해 개선되어 결국 양변을 통해 북극성 지표의 질적 변화를 트리거합니다.
셋째, 새로운 도구
새로운 AI 도구를 사용하여 기업의 사용 문턱을 낮추다. 데이터는 살 수 있고, 계산 능력은 살 수 있다. 인재는 스스로 키워야 한다. 결국 회사 내부의 사람들은 업무를 가장 잘 알고 있다.
컨텐츠 출처-카오스 토요일 수업 "AI 는 기업이 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 어떻게 도움이 됩니까? \ "을 참조하십시오