强化你的人工智能生态系统

利用人工智能技术优化业务资源,增强决策过程

什么是人工智能?看穿炒作,聚焦商业价值

首席信息官和IT领袖们如何才能减轻围绕人工智能炒作的负面影响,同时保持与人工智能创造真正价值的力量相关联的热情?

到2022年,所有从事人工智能项目的人员都必须具备并理解负责任的人工智能实践的能力。

使用这个框架,信息技术的领导者可以看穿炒作,将概念分解成有形的部分,并从AI讨论中去除哲学元素。然后,他们可以展示这些技术如何解决现实世界中的问题。

填写表格,下载你的免费副本

下载框架

在评估和实施AI技术时,获得洞察力以确保成功。

单击“继续”按钮,即表示同意高德纳使用条款而且隐私政策。

联系信息

所有字段都是必需的。

  • 2 / 3

    单击“继续”按钮,即表示同意高德纳使用条款而且隐私政策。

    公司信息

    所有字段都是必需的。

    公司类型及地点
    可选 可选
  • 3项中的3项

    单击“提交”按钮,表示您同意高德纳使用条款而且隐私政策。

    现在登录查看更多



    " class="eloqua-text"> 成为一个客户团队如果您有兴趣了解Gartner提供的服务,您可以联系我们。

    如果您是Gartner客户端,您已经可以访问客户端门户上的其他研究和工具。现在登录查看更多



    " class="optin-text">
    按需网络研讨会

    高德纳人工智能调查的4大发现

    在本次免费的AI网络研讨会中,Gartner专家Erick Brethenoux和Frances Karamouzis将讨论从调查中收集到的顶级见解,重点是AI倡议的价值创造结果、AI的运作化、AI项目的人才趋势以及安全和风险问题。

    并不是所有的人工智能(AI)和机器学习策略都是平等的,但它们正成为区分和生存的关键。

    埃里克Brethenoux

    尊敬的Gartner公司副总裁分析师

    我们利用Gartner的人工智能来判断我们是否以正确的方式看待它,它是否有帮助。与Gartner的分析师交谈是有帮助的,不仅能学到新信息,还能验证我们的想法。

    客户端, 科技及电讯业

    建立一个人工智能驱动的组织

    IT领导者正确地将人工智能视为他们必须掌握的技术

    人工智能有潜力让组织保持竞争力,并通过其产品和服务寻求新的方向。在董事会对AI给予充分关注的情况下,IT领导人必须选择在业务活动中使用和测试AI的地方。

    利用Gartner的洞察力,以你的AI计划驱动业务价值

    一些组织报告称,人工智能有很大的潜力影响业务,并为应对关键问题提供有效的解决方案。Gartner可以提供全面的工具和见解,帮助定义有效的人工智能路线图。

    实现AI的5个步骤

    计划实施AI的组织经常会犯这样的错误:专注于定义AI战略和平台,而不是业务问题和组织问题。用一种有利于快速实现价值的策略方法来探索这五个步骤。

    工具:抓住AI投资机会的用例

    选择正确的AI用例来交付特定领域的业务价值是抓住新的AI机会必不可少的第一步。该工具帮助执行领导人根据用例类别和子类别为AI投资排序奠定基础。

    利用人工智能促进决策智能,获得更好的业务成果

    组织结合AI技术以获得最大的灵活性和业务差异化,以改善决策模型的结果,并适应不确定性因素。探索如何结合决策技术来处理复杂的决策在这个免费的网络研讨会中。

    播客

    如何最大化AI的成功(以及应该避免什么)

    近一半的首席信息官表示,他们现在或打算在未来12个月内使用人工智能(AI)。但是,如何让人工智能成为IT的核心竞争力仍然是大多数组织所面临的难题。在本集节目中,惠特分享了成功的人工智能程序的五个关键习惯,以及组织往往会犯的一个主要错误。

    体验资讯科技会议

    加入您的同行,在Gartner会议上分享最新的见解。

    Gartner可以帮助回答人工智能问题

    根据高德纳术语表的定义,人工智能(AI)应用先进的分析和基于逻辑的技术,包括机器学习,来解释事件,支持和自动化决策,并采取行动。

    人工智能是一门计算机工程学科——一系列基于数学或逻辑的技术,用于揭示、捕获、编码知识,并利用复杂和聪明的机制来解决问题,即通过计算机程序模拟认知过程。

    在商业环境中,这包括从基本的自动化工资模板到检测欺诈活动,标记交叉销售机会和优化一组资源,再到智能机器人执行工作任务。

    你的企业准备好迎接人工智能了吗?让我们今天来评估一下你公司的生存能力。

    企业正在将人工智能分为三类。这些类别包括许多可以跨多个行业/技术用途应用的流行技术应用。

    AI中最常见的三种主要技术类别是:

    概率推理:这些技术通常被概括为机器学习,从企业收集的大量数据中提取价值。这包括旨在揭示隐藏在大量数据(或维度)中的未知知识的技术。这是通过发现数据中与特定目标或标签相关的有趣相关性来实现的。例如,这可能包括筛选大量的客户记录,并确定因素以及这些因素如何相互关联。

    计算逻辑:这些技术通常被称为基于规则的系统,使用和扩展组织的隐式和显式专有知识。它们旨在以结构化的方式(通常以规则的形式)捕获已知知识。这些规则可以由业务操作,而技术可以保证规则集的一致性(通过确保规则之间不会相互矛盾或导致循环推理,这在处理数万条规则时不是那么明显)。一系列新的合规法律将基于规则的方法推向了风口。

    优化技术:传统上由运筹学小组使用,优化技术通过在给定的时间内找到给定数量的约束条件下资源的最佳组合来管理业务权衡,从而实现利益最大化。优化求解器通常生成可执行的行动计划,有时被描述为规定性分析技术。以资产为中心的行业(如制造业和公用事业)或职能部门(如物流和供应链)的运筹学小组已经使用优化技术几十年了。

    自然语言处理(NLP): NLP提供了人类与系统之间直观的通信形式。NLP包括旨在识别、解析、解释、自动标记、翻译和生成(或总结)自然语言的计算语言技术(符号和亚符号)。语音部分通常留给语音处理技术,语音处理技术本质上是信号处理系统。这就是为什么处理语音到文本或文本到语音功能的应用程序通常由不同的软件解决方案交付的原因。额外的知识功能,如字典或本体,也是NLP系统的一部分。

    知识表示:诸如知识图或语义网络之类的能力可以促进和加速对数据网络和图的访问和分析。通过它们对知识的表示,这些机制往往对特定类型的问题更直观。例如,新的知识表示为AI技术提供了肥沃的土壤,在这种情况下,人们需要绘制出实体之间的特定关系(例如调查研究、流程优化或制造资产管理)。这些技术包括图遍历、记忆和混合学习(同时使用复合AI系统)。例如,在2020年上半年,知识图谱技术的采用速度大幅加快。

    了解如何利用人工智能提供的机器学习、规则、优化、NLP和图形技术是人工智能在你的组织中取得成功的关键。

    人工智能在当今工作场所面临的关键挑战是,围绕人工智能应用的炒作太多,从而产生了错误信息。

    科技行业、媒体和过于热情的软件供应商所产生的狂热已经造成了混乱,使得组织机构很难对商业结果设定正确的期望。

    这就产生了没有成功机会的项目。随后,抱有不切实际期望的商业领袖将会指责技术和科学无法将铅转化为金,而现实情况是,人工智能对商业成果的错误利用或误解,以及集成和安全问题,才是罪魁祸首。

    在您的组织中实施任何AI系统或程序之前,您必须清楚地了解最终的业务影响。你希望AI实现什么目标?

    首先向你的战略团队提出以下问题:

    • 您试图用人工智能解决的业务问题是什么?
    • 谁是这项技术的主要消费者?
    • 采用该技术的业务流程是什么?
    • 如何衡量实现技术的影响(与更传统的技术相比)?
    • 如何监控和维护技术所提供的价值?和谁?
    • 哪个来自业务线的主题专家可以指导解决方案的开发?

    任何人工智能战略都必须首先评估和关注组织的准备情况。在投入人工智能程序之前,它必须允许学习和实际使用。

    Gartner是值得信赖的顾问为100多个国家的15000多家企业提供客观资源。

    了解更多关于我们如何帮助您实现关键任务优先级的信息。