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AI领域面临新挑战，企业需转型“智能工程”以应对
2024年09月03日 由 daydream 发表
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随着人工智能（AI）领域信心动摇，担忧其无法产生足够的实际价值以证明其高昂成本，业界正站在第四次AI寒冬的边缘。尽管高盛等研究机构近期发布了多份报告，但仍有机会阻止这一趋势，而解决之道多年来一直摆在眼前。
AI项目高失败率引反思
目前，AI领域的突破往往停留在研究层面，缺乏直接向实际应用转化的明确路径。多数组织倾向于聘请数据科学家，希望他们能在科学突破的同时直接开发现实世界解决方案。然而，这种做法导致87%的AI项目以失败告终。问题在于，数据科学家通常追求的是科研突破，而非实际应用的优化。
“智能工程”成为新方向
在此背景下，“智能工程”作为一门新兴学科应运而生，专注于将AI研究成果转化为安全、实用的价值。智能工程结合了科学突破与工程实践，使领域专家、科学家和工程师无需成为数据科学家，也能创造智能解决方案。领先的工业企业开始重建研究到工程的转化管道，与学术界和技术供应商建立新的合作关系，为AI研究成果向智能工程师的传递创造有利环境。
五步引入智能工程
为在组织中引入智能工程，可采取以下五个步骤，这些步骤区别于传统的AI应用方法：
- 绘制现有流程中的专长热力图：明确组织中各领域的专家分布。
- 评估并评分专长的价值及稀缺性：确定哪些专长对组织最为重要且稀缺。
- 选择最具价值的五大专长领域：作为智能工程优先发展的方向。
- 分析投资回报率、可行性、成本及时间表：为智能解决方案的制定提供数据支持。
- 选择并执行高价值案例：集中资源推进实际项目。
开启AI新价值时代
随着智能工程在组织中的深入应用，这一新能力不仅能增强现有专长，还能探索新的价值创造机会。通过构建智能工程的教育与培训体系，企业、个人乃至整个社会都将享受到AI未充分挖掘的经济与社会潜力，推动新职业的诞生和价值创造的新浪潮。
文章来源：https://venturebeat.com/ai/introducing-ais-long-lost-twin-engineered-intelligence/
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