要實現(xiàn)更好的客戶體驗、更高效的運營和開拓新收入來源,數(shù)據(jù)是關鍵所在。擅長分析數(shù)據(jù)的組織具有出眾的競爭力和影響力。
因此,許多組織將目光投向“智能”分析技術(如人工智能、機器學習、自然語言交互和復雜算法),尋找競爭優(yōu)勢,并進一步提高分析能力、驅(qū)動組織革新,以及促進業(yè)務的數(shù)字轉(zhuǎn)換。
但是,這些前景廣闊的技術極少能獲得廣泛的成功。它們受到大肆宣傳,披著神秘的面紗,很難跳出專業(yè)數(shù)據(jù)工作者的圈子,甚少能為普通用戶所用。由于這些技術本身較為復雜,因此主要關注點仍在技術本身,而不是如何讓普通用戶與之交互并從中受益。
除了提高分析的易用性之外,我們還需要關注信任的重要性。如果用戶不了解、不信任智能分析,自然就不會使用智能分析。只有通過信任,我們才能實現(xiàn)智能分析所提供的高度可用性和變革。首先要從信任數(shù)據(jù)及相關技術的價值開始。然后,我們可以幫助員工了解,如何更好地利用這些智能技術來提高工作效率和優(yōu)化見解。
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在數(shù)據(jù)和見解價值方面達成共識
在組織中采用智能技術的關鍵在于讓員工接納數(shù)據(jù)驅(qū)動方法。員工必須具有以下認識:數(shù)據(jù)是公司價值和成功的基礎,更善于利用數(shù)據(jù)的組織能比其他組織取得更好的業(yè)績。如果對使用數(shù)據(jù)制定決策的方法產(chǎn)生抵觸,那么采用輔助分析的新技術就會受到阻礙。
如何打造分析文化?首先,讓數(shù)據(jù)在整個組織范圍內(nèi)廣泛可用。在組織的每個級別提供分析能力,強化以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式制定每個決策的重要性。通過將數(shù)據(jù)和分析直接引入決策制定會議,以此強化該做法,并實時解答問題。衡量數(shù)據(jù)使用情況。了解數(shù)據(jù)的影響。創(chuàng)建推廣數(shù)據(jù)分析的社區(qū),提供管理支持以強化其重要性。
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揭秘智能分析
人們往往回避自己不了解的事物,他們不希望因為自己不了解情況而被視為菜鳥。我們需要幫助員工認識到:我們大多數(shù)人都未真正掌握智能分析。這是一個較新的領域,我們?nèi)蕴幱趯W習階段。學習和透明度是實現(xiàn)更廣泛信任的關鍵。
隨著算法和模型變得越來越復雜,關鍵是要確保這不會讓大家感到難以理解。“可解釋的 AI”這一概念很有用 - 我應該能夠理解其中所應用的運算和邏輯,并通過它們找出答案。這有助于我確信答案是正確的。AI 技術需要公開其內(nèi)在工作原理,同時幫助我們識別并避免往往由人類引入分析中的偏見。這樣的組合方法可以同時充分發(fā)揮人類和計算機的價值。
3
協(xié)助員工明白:智能分析可以為他們提供幫助,而不會取代他們。
如果人們認為某事物會威脅自己的生活,就不會信任它。事實上,智能分析技術的情況正好相反!人們應將智能分析視為可幫助他們提高績效的方式,而不是取代他們的威脅。
我們應該共同摒棄“AI 將取代我的工作”這樣的錯誤觀點,幫助人們了解計算機是如何從數(shù)據(jù)(而不是經(jīng)驗)中學習的。智能分析可以幫助員工更好地制定決策,從而提高效率、實現(xiàn)自動化、個性化客戶體驗、形成競爭優(yōu)勢等。領導又怎么會不喜歡它呢?
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提高數(shù)據(jù)素養(yǎng)
工具和技術當然是提高績效的重要因素,但員工也必須學會對數(shù)據(jù)進行批判性思考。他們需要了解數(shù)據(jù)什么時候有用,什么時候沒有用。根據(jù)錯誤數(shù)據(jù)或來自“智能”計算機的錯誤建議行事,將導致決策錯誤和資源浪費。因此,這需要借助數(shù)據(jù)素養(yǎng)、批判性思維和員工培養(yǎng)。
同時具備實踐和創(chuàng)造性技能,才能實現(xiàn)有影響力的數(shù)據(jù)學習。需要信任技術以及依靠員工的理性判斷,才能將智能分析引入業(yè)務流程。甚至連經(jīng)驗較豐富的數(shù)據(jù)科學家也可能會猶豫 - 為什么,如果他們具有經(jīng)實踐驗證的真正經(jīng)驗,他們是否應該信任計算機?經(jīng)驗尚淺的用戶需要了解如何與智能技術建議進行交互和驗證,或者通過融入人類知識來修正方向。
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您能做出改變嗎?
特別是在采用高級技術時,變化會讓人感到不安。但毋庸置疑的是,能更好地好利用數(shù)據(jù)的組織將獲得最大的成功。從感到不適到獲得成功的過渡階段,將幫助員工對這些新功能產(chǎn)生信任。在未來的幾年,您將興奮地看到,隨著智能分析的改進和發(fā)展,大家將會逐漸建立信任和信心。
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原文標題:建立信任,釋放智能分析的潛力
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