不再为工作烦恼—人类是成功进行分析的最大因素
人工智能和机器学习在过去几年中发展迅速，许多人认为2019年将是等待终于接受这项新技术的企业的一年。根据《数字趋势报告》，目前只有15％的企业在使用AI，但预计31％的企业将在未来12个月内将其添加到其战略中由Adobe提供。对于利用自动化技术进行数据和分析的公司而言，具有巨大的价值，而使机器学习模型更精确地针对业务的过程不仅涉及技术，还涉及技术领域中人员的角色。尽管许多人将人工智能和机器学习的兴起视为人类过时的开始，但是他们的假设再正确不过了。人类是并且将继续是成功进行分析的最大因素。
那些希望进入数据分析团队的人可以放心一口气，因为他们知道AI不会接手他们的工作。但是，在未来几年中，即使不是全部，它将成为许多人必备的一项重要技能。根据《数字趋势报告》，自2013年以来，需要AI的工作所占比例增加了450％。每个行业的数据量都呈指数级增长，许多组织的确淹没在其众所周知的数据湖中。专家预测表明，这个问题只会持续增长，每年的数据产量将增加4
随着成千上万的数据不断增长，企业开始认识到在整个组织中增加自动化策略的必要性。根据Narrative Science的说法，拥有创新战略的公司中有61％的公司正在使用AI识别本来会错过的数据中的机会，而只有22％的公司如果没有采用此策略，就能够利用AI识别本来会错过的机会。对于企业来说，这是一个巨大的机会，可以利用数据并解决效率低下的问题，但是大多数员工认为AI的出现会威胁到他们的生计，三分之二的美国人期望计算机或机器人能够完成大部分任务。人类五十年来所做的工作，以及最近的一项研究 发现这些信念如此普遍，以至于使员工感到不适。
现实情况是，人工智能和机器学习通过技术增强了人类的智能，员工可以放心地知道一项研究由世界经济论坛发布的数据相关工作将是AI和机器学习专家在未来四到五年内需求最大的工作。尽管技术人员仍在确定应该自动化哪些业务流程以及可以自动化的业务流程，但是要在数据分析的自动化与人的智能之间取得适当的平衡并不是一件容易的事。围绕自动化的一个常见错误是未能认识到该技术人为因素的必要性。虽然计算机当然具有非凡的功能，但从本质上讲，人类编程仍然是这些输出背后的大脑。现在需要人工智慧来创建任何类型的自动化，因此，产生的自动化过程本身并不是固有的智能。
尽管如此，在机器能够在认知上与人类对手的性能相匹配之前，人们仍在继续猜测各种技术挑战，以及机器是否最终将取代人类。达到或超过人类的表现只是对话的一部分。这些复杂的工具在没有至少一些最初的人类参与的情况下是不存在的，这就是为什么所有关于自动化和工作转移的讨论都被夸大了的原因。
实际上，自从我们作为物种最早出现以来，我们就与技术一起发展并生活在一起，以创造更好的生活。为什么这个发展阶段有什么不同？
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