人工智能（AI）会替代你的工作吗？
麦肯锡“ 为未来发挥作用的自动化 ”执行摘要中的一句话指出：“虽然只有不到百分之五的职业可以完全使用AI技术自动化，但大约60％的职业至少有30％的工作可以使用人工智能替代。“ 对我来说，这听起来不像是在一些媒体上描绘的就业世界末日。事实上，如果我的工作中有30％是自动化的，那就想想我的工作效率会提高多少。
此外，麦肯锡说：“除了机器人之外，世界经济实际上还需要每一个人工劳动，以克服发达经济体和发展中经济体的人口老龄化趋势。换句话说，人力劳动过剩的可能性远远低于人力劳动力的赤字。“
那么，如果给出不同意见并决定对您业务的影响，您如何提炼真相？
机器学习是人工智能的一个子集，几乎肯定会改变世界。过去的一年中AI进展证明了其潜力无限。2017年初，Libratus击败了世界上最好的职业扑克玩家。DeepMind创建了AlphaGo Zero，它自学成为这个星球上最好的Go玩家。然后去年11月，AlphaGo Zero在不到24小时内成为世界级的Chess和Shogi玩家。算法不仅变得更强大，而且效率也越来越高。
对于技术而言，这显然是一个激动人心的时期，但对于分析而言，这是否意味着解雇您的团队并全力投入AI？我不这么认为，事实上，建议不要这样做。国外学者研究，AlphaGo实际上是一个异常值，企业越来越少地参与开创性的科学研究。不仅如此，找到成功运行机器学习项目的人才非常困难，大型科技公司在毕业前就吸收了最优秀的人才。
参加任何商业技术会议，议程将充满人工智能和机器学习课程。在那些事件中，这一信息比上述尖端技术更为平凡。目前的建议是从可以针对大型数据集进行测试的小型，定义明确的问题开始。这不是因为专家不是很有才华，而是因为现实世界的商业应用程序还没有像媒体炒作一样强大。
如果你不能参加像德国的Hubb或美国的Strata这样的会议，我建议你阅读两本关于人工智能的迷人书籍，这些书籍描绘了一个有用的游戏状态图。加里卡斯帕罗夫的《深刻思考》是关于他在国际象棋中对抗计算机的历史，他在1997年深入关注他与深蓝的比赛。卡斯帕罗夫在整本书中交换了他对人工智能及其对社会和商业的影响的乐观看法。
为了与卡斯帕罗夫形成极好的对比，请阅读凯茜奥尼尔的《 数学毁灭武器》。“越来越多的人担心，在我们问自己是否真正帮助社会之前，算法在日常生活中的蔓延正在发生（例如，参见教师评估和YouTube的儿童频道）。她的书思路很清晰，唤醒个人和政治家，以检查我们是否能够足够快地改变监管以跟上技术发展的步伐。
下一步去哪儿？从数据开始。
无论炒作如何，企业都需要考虑人工智能，机器学习和自动化，而且必须从数据开始。数据是任何AI系统的基础。但是，您需要首先建立健全和成熟的数据管理实践。您还需要出色的人工智能来完成此任务：您的员工需要轻松分析并使用数据做出决策。如果没有这样的话，转向以人工智能为重点的模型就太过分了。如果他们不信任他们的数据，人们就不会信任“黑匣子”人工智能。
数据分析平台不仅要强大，而且负责的数据分析平台必须具备良好的技能组合。
问问自己，哪些团队拥有高质量，大型数据集和严格定义的问题？这是第一次开始进行基于人工智能的决策的开始，你将享受人工智能发展带来的红利，大幅度提高工作生产的效率。
