京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:Josh Krist, Staff Writer, Workday
在商业流行语中,人工智能似乎是最重要的。每个人都在谈论它,但是实际上有多少人理解它呢?阿贾伊·阿格劳瓦尔(Ajay Agrawal)在这一领域取得了令人难以置信的进步。 由Agrawal,Joshua Gans和Avi Goldfarb撰写的2018年一本书 《预测机器:人工智能的简单经济学》为企业领导者提供了有关如何实现人工智能(AI)价值的可行建议。
本书的作者解释说,就像便宜的电和光,得益于电力或便宜计算,那么更好更快更便宜的预测将摆脱业务模型和流程中的不确定性,并导致整个行业的重新构想。归根结底,AI有望成为具有多样性的变革性通用技术。
在2019年福布斯CIO峰会休息期间,我们在加利福尼亚半月湾一个有雾的下午会见了Agrawal ,并聊了他书中的一些主要学习内容。我们的谈话节选如下。
答:对于他们来说,我最好的建议是将AI视为降低预测成本。当预测或其他任何东西变得更便宜时,我们将使用更多的预测,并开始以更巧妙的方式使用它。
当我与首席执行官和CIO会面时,他们常常会说:“我们有25,000名员工,而我们从事的是这一行业。我们应该从哪里开始使用AI?” 答案通常很简单-您的数据科学小组。该团队已经确定了贵公司的预测问题,并以数字格式存储了数据,并将这些预测集成到了工作流程中。现在,他们要做的就是使用一些新的统计技术,如果有足够的数据,这些技术将生成更好,更快和更便宜的预测。
人工智能只能替代一件事,那就是人类的预测。
观察AI的另一种方式是通过重铸我们以前无法将其视为预测问题的问题,以一种可以通过AI解决它们的方式。例如,我们有很多来自大型组织的人力资源主管来到我们位于多伦多的Creative Destruction Lab,他们会说:“我们想弄清楚要寻找什么技能,我们应该雇用谁以及如何提高我们现有人的技能。” 然后,在单独的对话中,我们将听到业务领导者说:“我们在销售,市场营销和制造中都需要AI。除人力资源外,我们在大多数地方都需要AI。”
大多数人认为,由于HR是非常人性化的并且需要大量的情商,因此它不需要AI。错了,人们可以通过将诸如招聘和技能开发的某些方面的人力资源功能转换为一系列预测来利用AI,然后人们可以运用他们的判断力。
答:这真的很重要,因为很多人对此感到非常威胁。但是,人工智能只能替代一件事,这是人类的预言。
所有人类的预测都容易被机器所取代。但是,人类还有许多其他有价值的事情,它们是对预测的补充而不是替代。正如我们刚才提到的,判断力的一个方面是-人有判断力,而AI没有。人们在任何地方部署判决时,该判决的价值都会上升,因为我们可以将其应用于越来越高的保真度预测中。
这是一个比喻:假设有两名会计师面试同一份工作。其中一位非常擅长快速准确地将脑袋中的数字相加。另一位会计师的判断力很好,他擅长问一些聪明的问题,例如:“当利率上升四分之一时,我们的业务将会怎样?”
面试官可能对第一会计师说:“您具有宝贵的技能,可以快速,准确地将数字累加到您的脑海中,因此您将节省很多时间。” 对于第二人,面试官可能会说:“拥有这种判断能力真是太好了,但是每次您提出一个聪明的问题时,我们都需要三天的时间来回答。这是很有趣的技能,但它的价值有限。”
然后是电子表格,由于机器均衡,第一个人的价值下降了。快或慢将数字加起来都没关系。该机器比任何人都更快,更准确。
然而,第二会计师仍然有良好的判断力。他的价值不断提高,因为现在每次遇到一个聪明的问题时,他只需要在电子表格中更改一个单元格即可找到答案,而不是花三天时间回答问题。
答:是的,判断可以量化。如果机器能够观察到足够多的人根据其预测采取行动,那么它就可以开始推断我们的判断并进行预测。但是,这总是一场军备竞赛。随着AI观察到许多判断,并将其转化为预测,然后我们可以将判断应用于这些预测。审判将仍然是人类的游戏。
答:我最近在东京,对这么多大型国际公司用日语开展业务感到惊讶。甚至他们的高级管理人员也不会说英语,因此很多次会议期间都必须有口译员在场。我想:“哇,我们在语言上确实很分离。当我们最终获得可以即时翻译的商业级翻译器时,这些障碍将逐渐消失。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10