Workday人工智能成熟度模型:智能业务的四波浪潮

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Workday人工智能成熟度模型:智能业务的四波浪潮

本文来源于Forbes,作者为 Workday 公司战略高级副总裁Leighanne Levensaler;由亿欧编译。


智能技术对世界有哪些影响,关于这个话题有很多讨论。我们已经看到智能技术正在改变医学和医疗保健,正在为 无人驾驶 车辆的新时代提供动力。虽然这其中不乏炒作,但人们普遍认为,智能技术将以我们无法想象的方式改变我们的生活和工作。

许多企业都怀揣着同一样的兴奋和不安展望智能化未来。 人工智能 (AI)这个术语是讨论的关键,它描述了在机器制造的广泛领域所展现出的人性化智能。对于很多人来说,这个术语可以让人联想起科幻小说、 机器人 接管了世界等。尽管我们有理由认真对待人工智能这件事儿,但也有许多事会继续积极影响我们的生活。

随着这些变化的开始,各个企业必须采取以人为本的方法来支持他们的员工队伍,其中包括重新定位和帮助员工适应新形成的AI角色。但智能系统必须建立在道德的基础之上,还要小心避免无法意料到的偏见,并且要保护个人资料。

事实上,Workday已经有积累了多年的AI知识和经验。我们从一开始就与客户建立了合作关系,帮助他们的企业蓬勃发展。2014年,我们收购了预测分析公司Identified后于2014年开始投资,并为其提供 智能平台 和应用程序。通过早期投资,我们运用智能技术解决了客户的业务问题并从中学到了很多东西,这帮助我们在未来几年解决他们的挑战奠定了坚实的基础。

人工智能成熟度模型

客户表示所有的虚假宣传都是很复杂的,它们难以了解现有技术及其对运营和员工体验的影响,如此一来也会帮助他们前进并获得新的机会。

为了帮助客户驾驭这个不断变化的领域,为他们的智能策略建立一个框架,我们开发了一个四阶段 成熟度模型 。这四个阶段概述了Workday相信人工智能会影响企业——从使今天的运营更加高效,到重新组织运营,在不久的将来围绕智能技术提供的独特可能性。除了这四个阶段,因为人工智能将不可避免地赋予员工各种角色和工作,因此我们还强调了策略以帮助他们适应这些变化。

Workday人工智能成熟度模型:智能业务的四波浪潮

自动化

自动化是许多企业开始人工智能旅程的起点。虽然自动化已经有一段时间了,但是直到最近才有了机器学习系统的可扩展性,这会使企业以经济高效的方式完成很多以前无法完成的事情。

通过自动化,员工可以关注更多有增值价值的工作。

自动化技术也为员工体验提供了新的可能性,通过自然界面与复杂系统进行相互作用更加容易。例如,在这个阶段,公司可能会开始使用由自然语言处理技术支持并能够理解意图的聊天机器人,以改变最终用户体验。

同样在这个阶段,一些员工的工作也开始发生变化,尤其是重复的、基于数据的事务性工作。在许多情况下,这项工作是他们工作中做的最少的部分,而自动化则为员工提供了关注更多增值工作的机会。公司认识到这些变化,并结合学习机会来支持角色转换,这一点很重要。

通知

在下一个阶段,智能预测和见解被广泛用于决策和规划。在所有的事情中,领导者、管理者和一线员工都善于利用人工智能来增加他们日常决策的准确性。

同样在这个阶段,机器学习技术使用大量的数据来支撑预测并创建模拟,为数据驱动的决策开辟了全新的可能性。这些预测和模拟帮助企业增加了成本效益,因此它们的使用频率也增加了,这就极大地提高了其可访问性。

通过实现 数据访问 的民主化和允许员工做出更多决策,自然语言技术为高级分析带来了巨大的作用。在这个阶段不必学习复杂的查询语言和数据查询工具,自然语言接口允许员工提出简单的问题来实现复杂的数据科学。例如,“天气是如何影响我们商店销售的?”或者“哪些管理人员在培养优秀员工方面有最好的记录?”

智能分析和预测一起被用来为更大和更多样化的数据集做出决策。 云计算 能力以及能够充分利用它的智能算法和高级分析平台,可以将来自多个系统的数据进行组合,以生成先前将保持隐藏的预测和点模式。

在这个阶段,通过员工基地企业应该对数据和人工智能技术进行投资。随着企业部署增强决策,并且每个员工开始熟练使用数据作为其日常工作的一部分,企业开始从内而外地转变。

发现

由于流程是自动化的,整个企业范围内广泛采用数据驱动做出的决策,一个转折点已经来临,人工智能的承诺正在被完全实现,由于转向更高价值的工作,员工的生产力急速上升。

人工智能已经被在使用,在发现阶段智能的应用非常普遍,日常的操作和决策已经成为稀松平常的事情。重点从“如何提高我们的效率”转向“我们如何改变我们的业务以推动未来的业务?”

随着业务转型变得越来越明显,员工技术重新培训计划应该处于进行时,这样才能确保有角色转移或改变风险的员工参与学习和重新部署的机会。员工也可以利用该技术完成适应过程。例如,由智能建议驱动的个性化学习路径可以帮助员工缩小技能差距。

改造

在最后阶段,因为企业的各个方面都围绕着人工智能,业务有很大的不同之处,从核心业务模式和各员工是如何被联系在一起,到劳动力本身的组成以及员工所拥有的技能。

通过前期阶段周密、积极的规划,受影响的员工已经被成功地重新分配到更有影响力的工作岗位。

随着企业在市场上面临新的“本土智能”竞争对手,它已经成为一个真正的智能企业,这种转变已经确立了其未来的成功。


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