巴黎高等管理学院

ESGCI 观点 | 打开人工智能知识宝库的正确姿势


Your AI skills are worth less than you think


国外优秀文章学习:

如何才是正确打开人工智能知识宝库的姿势?


Bad news for both companies and individuals who have invested heavily in AI skills:data is more important than fancy AI architectures:


1. Better data will trump a better architecture.

2. Due to the open culture of the AI community and its emphasis on knowledge sharing, they are also competing with researchers at Google, Facebook, Microsoft, and thousands of universities around the world.


核心观点1:AI的投资不应该再往重技术研发方向(程序算法),而是数据获取和业务研究。从技术角度看,一方面更好的数据最终会形成更优的数据结构,另一方面AI社区的技术共享文化盛行(无需独自研究算法)。


AI is best used like a lever:

One way of categorizing something in a business is whether it adds value directly, or provides leverage to some other value source.


1. Create a new product line.

2. Establishing a new distribution channel.

3. Cutting costs: negotiate a better deal with supplier.

A lever only works when it’s coupled with a direct value source.


核心观点2:AI适合作为一个杠杆,而杠杆的起点是商业模式本身能赚钱。杠杆作用具体表现为:


1. 创造新的产品线;如果原本没有形成产品盈利模式,仅增加产品线没有好处。

2. 建立新的分销渠道;如果你本来的产品就不赚钱,那么增加分销渠道将一无是处。

3. 节约成本,特别是更强的与上游讨价还价的能力;前提是原本有已积累的盈利交易历史数据以供人工智能学习。


You should aim to create a scalable data collection process which is hard to reproduce by your competition. AI is well suited to disrupt industries which rely on the cognitive work of low qualified humans, as it allows to automate this work.


结论:应该致力于创建一个可扩展的数据收集过程,这很难被您的竞争对手复制。人工智能非常适合于在那些依赖于人类低水平认知工作的行业发起颠覆式创新。



读者需要如何应对:

1.   深度学习,提高思考维度,站在人类的智慧前沿研究社会全面运用AI后的情况。--> 博士高度


2.   接受基础的人工智能技术概念培训,但更重要是与名师交流,增加应用人工智能到自己的工作中实现杠杆效应的能力。-->名师、合适的项目设计


3.   进入优秀的人工智能商业应用社群,互相激发灵感、整合资源,实现集群智慧。-->优秀的同学圈、学术研究小组和导师的促进作用。



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