要在组织中建立持久的人工智能功能 需要一种分层的方法

数据科学和供应链管理已经整合。它是由商业智能和大数据利用率的提高以及对人工智能(AI)日益增长的兴趣所驱动的。人工智能有望提供新的洞察力、操作智能和自动化水平，这是传统技术或个人无法单独实现的。相反，人工智能可以补充和扩展你的供应链组织的功能。正如上面吴恩达的《哈佛商业评论》中提到的，这是一个区分和捍卫你的业务的机会。

像任何新兴技术一样，组织的问题从哪里开始？在许多情况下，就像日常员工一样，这个问题可能针对您供应链中的数据科学团队。Ng指出，这并不容易，尤其是对传统企业而言。

在本文中，我们为尚未开始有效实施人工智能的成熟和成功的组织提供了一条战略路径。为了建立持久的人工智能功能，我们采用了分层的方法。它由四层组成，类似于一个倒置的沙锥。

从第1层开始，遗留组织可以构建持久的人工智能功能，并按顺序将其累积到第4层。在每一个级别，组织通过仔细的微调和逐项学习来建立自己的能力。第4层的功能是累积的，它基于如下所示的每一层中开发的功能。根据从第1层到第4层数据的性质，我们提出了一系列与认知技术相关的能力建设序列，从数字到文本到图像，再到语音、视频等高级数据。

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