人工智慧 （AI）、生成式 AI （GenAI）、機器學習 （ML） 和數據科學處於技術創新的前沿，有望為各行各業帶來激動人心的變革。對於企業來說，這些領域為簡化運營、數據驅動的決策甚至預測未來趨勢的能力提供了誘人的潛力。然而，圍繞這些技術的流行敘述往往過於簡單或誇大其詞，有時是由熱衷於銷售承諾“魔法”的解決方案的熱情供應商推動的。這會導致誤解，如果不糾正，可能會導致決策錯誤、資源浪費和團隊沮喪
現實情況是，AI、ML、數據科學甚至 GenAI 都不是可以立即解決所有業務問題的神奇解決方案。它們是複雜的領域，需要戰略思維、明確的目標、適當的數據基礎設施以及對它們在實踐中如何運作的深刻理解。讓我們探討一下關於這些技術的一些常見誤解，然後討論一種更現實、更有效的將它們集成到業務中的方法。
關於商業中 AI、GenAI、ML 和數據科學的誤解
- 誤解：“AI 和 ML 可以立即解決任何業務問題”
相信 AI 和 ML 可以立即解決任何業務問題是最普遍的神話之一。雖然 AI 和 ML 是強大的工具，但它們並不是快速解決方案。要使這些技術有效，它們需要明確定義的問題、高質量的數據以及廣泛的培訓和調整。例如，機器學習依靠數據來「學習」模式並做出預測;如果沒有相關數據和仔細的模型構建，ML 將無法產生有意義或準確的結果。
此外，機器學習最適合可以識別模式的問題，例如預測客戶行為或優化供應鏈。許多業務挑戰（例如改善客戶關係或培養強大的組織文化）要複雜得多，不能僅通過演算法來解決。
- 誤解：“生成式 AI 可以取代人類創造力”
GenAI 模型與大型語言模型 （LLM） 一樣，可以生成文本、圖像、代碼和其他內容，這導致人們假設 GenAI 可以完全取代人類的創造力和內容創作。雖然 GenAI 可以協助完成某些任務，但它缺乏人類直覺、創造力和情感理解的深度。例如，生成行銷內容或設計理念可能涉及人類視角獨有的背景和見解，AI 無法完全捕獲。
GenAI 對於產生想法、自動執行重複性任務和創建草稿很有價值，但人工監督對於確保輸出與企業的聲音、目標和品牌形象保持一致至關重要。
- 誤解：“數據科學可以立即從任何數據中提取有意義的見解”
數據科學被譽為提取深入洞察和推動決策的工具。但是，並非所有數據都立即可用於分析。許多公司的數據存儲在 ERP、CRM 和 HRM 等多個系統中，這些系統可能是孤立的、不一致的或非結構化的。在進行任何分析之前，數據科學家必須清理、集成並有時轉換這些數據，以確保其可用於分析，而這一過程通常非常耗時。
此外，數據科學需要對業務環境有清晰的瞭解。如果沒有明確的問題或假設，數據科學只能提供描述性的摘要，而不是可操作的見解。為了發現有意義的見解，數據科學必須與有針對性的方法一起使用，並以明確定義的業務目標為指導。
- 誤解：“每家公司的數據都已準備好用於知識發現”
許多人認為，由於他們已經在各種系統中收集了大量數據，因此他們已經準備好通過數據科學來解鎖見解。但是，不同格式和來自不同來源的原始數據通常需要進行大量預處理。例如，由於客戶的標記方式、收集的信息內容或記錄時間不同，CRM 系統中的客戶數據可能與 ERP 系統中的交易數據不一致。如果不仔細集成和品質檢查，數據科學工作的範圍和準確性將受到限制。
- 誤解：“AI 和 ML 消除了對人類決策的需求”
另一個常見的誤解是 AI 可以自動化決策，以至於不再需要人工干預。雖然 AI 和 ML 可以支援決策，但它們不應取代人類判斷。這些技術在與人類專業知識相結合以解釋他們的發現並做出最終決策時效果最佳。
例如，ML 模型可以預測產品需求，但需要人類專業知識來適應突發因素，例如突然的經濟變化或新的市場趨勢。AI 和 ML 是強大的工具，但它們最適合作為決策輔助工具，而不是決策者。
現實情況：構建有效的數據戰略以實現業務成功
為了充分利用 AI、ML、GenAI 和數據科學，企業需要一個全面的戰略，強調數據品質、明確的目標以及對這些技術的優勢和局限性的深刻理解。以下是有效使用這些工具的指南：
- 從明確的業務目標開始
利用 AI、ML 和數據科學的第一步是定義明確的目標。與其因為 AI 或 ML 是趨勢而跳入它，不如專注於這些技術可以解決的特定業務問題。明確定義的目標示例包括減少客戶流失、提高供應鏈效率或增強客戶個人化。
這些目標中的每一個都適用於不同的 AI 和 ML 方法。例如，減少客戶流失可能涉及分析客戶行為數據以識別不滿意的早期跡象，而供應鏈效率可能涉及預測建模以預測需求。
- 確保資料品質和可存取性
數據品質是任何 AI 或數據科學專案成功的基礎。在許多企業中，數據存儲在不同系統的孤島中，這可能導致數據集不一致或不完整。解決數據質量問題涉及整合、清理和轉換數據，以確保數據一致、完整且可訪問。例如：
- 標準化數據格式：如果客戶數據存儲在多個系統中，請確保客戶ID、日期和其他欄位格式一致。
- 清理和刪除重複數據：刪除重複條目並更正不準確之處，以避免誤導性結果。
- 跨系統集成：使用數據整合工具或平臺將來自 ERP、CRM、HRM 和其他系統的數據合併到一個統一視圖中。
通過解決這些品質問題，企業可以確保其數據已準備好進行分析和 AI 驅動的決策。
- 投資於數據治理和安全性
數據治理為數據使用、安全和質量標準制定策略，確保數據得到負責任的處理並保持準確。公司應建立數據治理框架，以規範數據的訪問、更新和存儲方式。這包括定義角色和許可權、審核數據訪問以及確保遵守GDPR或CCPA等法規。
借助強大的數據治理，公司可以確保數據可靠，降低 AI 和 ML 模型出錯的風險，並防止潛在的數據洩露。
- 專注於使用 AI 和 ML 取得微小、可衡量的勝利
AI 和 ML 計劃通常很複雜，需要時間才能顯示結果。從小型、可衡量的項目開始有助於在組織內建立對這些技術的信任。例如，零售公司可能從 ML 模型開始，而不是在公司範圍內實施 AI ，以優化特定產品線的庫存。
這些小專案使團隊能夠看到具體的結果，從任何錯誤中吸取教訓，並在成功的基礎上再接再厲。一旦這些初步工作證明價值，就可以將它們擴展到更大的專案。
- 利用人類專業知識補充 AI 和 ML
雖然 AI 和 ML 模型功能強大，但人類專業知識對於解釋和應用其結果仍然至關重要。AI 模型可能會生成預測，但瞭解其業務環境對於決策至關重要。例如，ML 模型可能會預測客戶流失，但由行銷和客戶服務團隊決定如何最好地根據這種洞察採取行動。
通過將 AI 驅動的洞察與人類專業知識相結合，企業可以做出明智的決策，同時考慮數據和真實場景的複雜性。
- 持續評估和調整 AI 模型
AI 和 ML 模型不是「一勞永逸」的解決方案。隨著業務條件、客戶行為和外部因素的變化，模型需要定期調整和重新訓練。定期評估可以揭示模型的準確性是否下降，或者它是否不再滿足業務目標。建立模型再訓練計劃有助於確保輸出保持相關性和可操作性。
此外，隨著公司收集更多數據，必須整合新資訊以隨著時間的推移提高模型準確性。這種持續改進過程使 AI 和 ML 模型能夠適應不斷變化的環境並長期提供價值。
生成式 AI 和數據科學在知識發現中的作用
如果戰略性地使用，生成式 AI 和數據科學在知識發現中發揮著重要作用：
- 用於內容創建和原型設計的生成式 AI
GenAI 工具對於生成草稿、自動執行簡單任務和協助創意團隊進行頭腦風暴很有價值。然而，這些工具應該被用作人類創造力的輔助工具，而不是替代品。通過使用 GenAI 生成想法和原型，團隊可以加快他們的工作流程並專注於更高級別的創意任務。
- 用於深入分析的數據科學
數據科學可以發現模式和見解，但它需要一種嚴格的方法。定義具體的研究問題或假設，並確保數據科學家與業務專家密切合作以解釋結果。如果使用得當，數據科學可以通過提供對客戶行為、運營效率和市場趨勢的深入洞察來為戰略決策提供資訊。
- 用於定製的生成式 AI 和 ML
AI 和 ML 可用於創建個人化的客戶體驗。例如，GenAI 可能會生成個人化的行銷資訊，而 ML 模型可以預測客戶可能會購買哪些產品或服務。這種組合可以提高參與度和客戶滿意度。
結論：AI、ML 和數據科學的平衡方法
AI、GenAI、ML 和數據科學提供了變革的潛力，但它們並不是神奇的解決方案。為了利用它們的好處，公司必須消除常見的誤解，並採用一種平衡的方法，強調數據品質、明確的目標和以人為本的視角。通過將 AI 和 ML 專案與業務目標保持一致，保持高數據標準，並將技術與人類專業知識相輔相成，公司可以使用這些工具做出明智、有影響力的決策，從而推動可持續增長。
