为什么自适应AI对您的业务很重要

自适应人工智能即使在构建过程中也会吸收学习。这点考虑一下吧。

与传统AI系统不同，自适应人工智能 (AI) 可以修改自己的代码，以适应首次编写代码时未知或未预见到的实际变化。以这种方式在设计中构建适应性和弹性的组织可以更快、更有效地对中断做出反应。

“灵活性和适应性现在至关重要，正如许多企业在最近的健康和气候危机中学到的那样，”Gartner 杰出副总裁分析师 Erick Brethenoux 说。“自适应人工智能系统旨在不断重新训练模型或应用其他机制在运行时和开发环境中适应和学习——使它们更具适应能力和适应变化的能力。”

Gartner 预计，到2026年，采用AI工程实践来构建和管理自适应AI系统的企业将在运行人工智能模型所需的数量和时间上超过同行至少 25%。

为什么自适应AI对业务很重要

自适应AI汇集了一组方法（即基于代理的设计）和AI技术（即强化学习），使系统能够调整其学习实践和行为，以便在生产过程中适应不断变化的现实环境。

通过从过去的人类和机器经验中学习行为模式，以及在运行时环境中，自适应AI可以提供更快、更好的结果。例如，美国陆军和美国空军已经建立了一个学习系统，可以根据学习者的个人优势调整课程。它知道教什么、什么时候测试以及如何衡量进步。该计划就像个人导??师一样，为学生量身定制学习内容。

对于任何企业而言，决策制定都是一项关键但日益复杂的活动，需要决策智能系统行使更多自主权。但决策过程需要重新设计以使用自适应人工智能。这可能对现有的流程架构产生重大影响——并要求业务利益相关者确保以合乎道德的方式使用人工智能来实现合规性和法规。

汇集来自业务、IT 和支持部门的代表，以实施自适应人工智能系统。确定用例，提供对技术的洞察力，并确定采购和资源影响。至少，业务利益相关者必须与数据和分析、人工智能和软件工程实践协作，以构建自适应人工智能系统。人工智能工程将在构建和实施自适应人工智能架构方面发挥关键作用。

但最终，自适应系统将启用新的经营方式，为打破决策孤岛的新商业模式或产品、服务和渠道打开大门。

自适应AI实施步骤

人工智能工程在流程级别提供了实施、操作化和变更管理的基础组件，以支持自适应人工智能系统。但自适应AI需要显着加强AI工程工作的变更管理方面。如果仅围绕该原则更改少数功能，它将无法达到目的。

自适应人工智能的再造系统将显着影响员工、企业和技术合作伙伴，而且不会在一夜之间发生。

首先，通过用持续智能设计模式和事件流功能补充当前的AI实现来创建自适应AI系统的基础——最终转向基于代理的方法，以赋予系统组件更多的自主权。

此外，通过可操作的系统纳入明确和可衡量的业务指标，以及在决策框架中纳入信任，使业务用户更容易采用人工智能并为管理自适应人工智能系统做出贡献。

简而言之：

• 自适应AI通过适应不断变化的现实环境，创造出卓越、更快的用户体验。
• 在实施决策智能功能时，会扩大决策制定能力和灵活性。
• IT领导者需要重新设计各种流程，以构建能够根据情况学习和改变其行为的自适应AI系统。

Erick Brethenoux是Gartner Research的杰出副总裁分析师。他专攻机器学习、人工智能和应用认知计算。Brethenoux先生在战略、组织和技术方面指导组织使用高级分析作为其增长的驱动力。