211service.com
Als je overweegt AI te omarmen: spring er gewoon in
Bent u een bedrijfsleider die graag AI in uw bedrijf wil toepassen, maar zich overweldigd voelt door het vooruitzicht? Dan heeft Andrew Ng, voormalig oprichter van Google Brain en hoofdwetenschapper bij Baidu, wat advies voor je: spring erin.
Het is een grote reis, zei hij op het EmTech Digital-podium, de jaarlijkse AI-conferentie van MIT Technology Review, maar erin springen is niet moeilijk.
Ng is nu de oprichter en chief executive van Landing AI, een onderneming die zich toelegt op het helpen van bedrijven zonder de middelen en knowhow van traditionele technologiebedrijven om deel te nemen aan de AI-revolutie. Het zijn die bedrijven buiten de AI-industrie, zoals in de detailhandel, logistiek of transport, die zullen profiteren van de verhoogde efficiëntie en het ontsloten potentieel dat machine learning-applicaties bieden, zei Ng. Maar hij begrijpt dat het moeilijk kan zijn. [We zijn hier om] bedrijven te helpen een zeer moeilijk maar zeer waardevol iets te doen, zei hij.
Hoe instappen? Ng adviseert klein te beginnen. Begin met een proefproject waarvoor slechts één of twee ingenieurs nodig zijn; realistische verwachtingen stellen over wat AI wel en niet kan doen; en focus op het scoren van quick wins. Deze strategie helpt een organisatie niet alleen snel te begrijpen wat er nodig is om te blijven investeren in AI, maar helpt ook om de buy-in van hogere leidinggevenden veilig te stellen. De beste manier om te slagen in AI-adoptie, zei hij, is om ondersteuning te hebben van alle niveaus van een organisatie.
Hij haalde een voorbeeld uit zijn eigen ervaring toen hij Google Brain voor het eerst lanceerde. In de begindagen van het starten van dat team kreeg hij binnen het bedrijf te maken met wijdverbreide scepsis over het potentieel van deep learning. Het was door de eerste snelle overwinningen dat hij het nodige momentum opbouwde om meer middelen te verkrijgen.
Ng deelde ook zijn enthousiasme over toekomstige ontwikkelingen op het gebied van AI - en wat deze voor bedrijven zullen betekenen. Het trainen van deep-learningmodellen op kleine datasets - 100 datapunten of minder - zou bijvoorbeeld de acceptatie van AI kunnen openen voor veel bedrijven, zoals de gezondheidszorg, die mogelijk veel minder gegevens hebben om mee te werken dan grote technische platforms.
Voorlopig is Landing AI echter gericht op de tijdschaal van twee tot vier jaar. Het enige dat beter is dan een enorme kans op de lange termijn, is een enorme kans op de korte termijn, grapte hij. Daar hebben we er nu veel van.