人工智能是當(dāng)前的熱詞，它很有可能帶來生產(chǎn)生活方式的重大變革，有遠(yuǎn)見的科技行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都認(rèn)為人工智能將在2019年對(duì)他們的公司業(yè)務(wù)甚至整個(gè)行業(yè)產(chǎn)生越來越大的影響。

但是，人工智能的發(fā)展仍處于初期階段，并無普適性。

如何將其利用在企業(yè)生產(chǎn)管理的進(jìn)程中，并能解決問題、提高效率、加速?zèng)Q策進(jìn)程，應(yīng)該基于單個(gè)企業(yè)或至少是具體行業(yè)的特殊情況來考慮。

1、采用人工智是否更利于決策？作者介紹稱，人工智能需要幫助公司完善決策流程，尤其是借由人工智能實(shí)現(xiàn)公司的決策過程從完全依賴人的判斷到向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的轉(zhuǎn)變。

人工智能可以將業(yè)務(wù)和流程分解為數(shù)據(jù)，做出決策，再將決策賦予數(shù)據(jù)執(zhí)行。

但是尚未實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的公司會(huì)面臨較大阻礙，因?yàn)閱T工很容易認(rèn)為這樣的改變會(huì)對(duì)他們的工作構(gòu)成威脅，因此成熟的企業(yè)結(jié)構(gòu)更適合采用人工智能提供決策。

2、哪個(gè)環(huán)節(jié)效率最低？作者指出最簡單的方法是找出目前公司運(yùn)行狀況最不理想的地方，尤其是可量化的低效率部分比較適合智能化，比如關(guān)鍵流程嚴(yán)重依賴手動(dòng)數(shù)據(jù)輸入，或是簡單任務(wù)重復(fù)勞動(dòng)。

People.ai的首席執(zhí)行官Oleg Rogynsky說：“如果公司仍然依賴手動(dòng)數(shù)據(jù)輸入來實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵功能，那么它已經(jīng)走上了一條消亡之路。

”因?yàn)檫^度依賴手動(dòng)會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤率增加、周轉(zhuǎn)時(shí)間變慢并且需要浪費(fèi)人力物力做質(zhì)量檢查——而人工智能可以輕松解決此類問題。

3、哪里能提供盡量多的相關(guān)數(shù)據(jù)？人工智能的工作取決于人類提供的信息，越豐富、可靠、便于訪問越好，優(yōu)先考慮那些相關(guān)要素和關(guān)系最清楚的流程。

作者也強(qiáng)調(diào)如果信息不充足卻強(qiáng)行采用人工智能，只能說是在制造問題而不是解決問題。

尤其要注意的是，這些數(shù)據(jù)需要從企業(yè)內(nèi)部獲得，而不是用網(wǎng)上的數(shù)據(jù)套用。

4、希望實(shí)現(xiàn)什么樣的商業(yè)效果？這是最關(guān)鍵的一點(diǎn)，人工智能的合理應(yīng)用要與公司的總體戰(zhàn)略布局保持一致。

作者解釋稱，這是指通過引入人工智能，需要幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更好的商業(yè)目標(biāo)，包括減少損耗、提高效率和發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機(jī)會(huì)等。

除此之外，針對(duì)公司需要解決的問題或者面對(duì)的瓶頸，如果人工智能可以提供解決方案、消除障礙，那么這個(gè)項(xiàng)目也適合人工智能來操作。

5、人工智能真的能解決問題嗎？在人工智能開發(fā)過程中，公司需要問自己這個(gè)問題。

作者表示開發(fā)人工智能有兩個(gè)驅(qū)動(dòng)因素：一是能為企業(yè)帶來實(shí)際商業(yè)價(jià)值；二是具備可行性——有所需的數(shù)據(jù)和必要的機(jī)器學(xué)習(xí)能力。

否則，即使人工智能察覺到問題，企業(yè)的結(jié)構(gòu)性障礙也會(huì)阻止相應(yīng)的行動(dòng)。

另外就是針對(duì)某一時(shí)期總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)、后續(xù)改進(jìn)時(shí)，通常會(huì)發(fā)現(xiàn)最嚴(yán)重的問題。

企業(yè)管理者若以此為出發(fā)點(diǎn)，尋找相應(yīng)的標(biāo)簽、數(shù)據(jù)，看看是否符合人工智能的解決方式，也不失為一種好的方法。