我們正處于第四次人工智能寒冬的邊緣，人們開始懷疑人工智能能否產(chǎn)生足夠的有形價值，來證明其成本是合理的。

不過，幸運的是，我們?nèi)杂袝r間阻止下一個人工智能寒冬，而答案其實就在我們面前。

缺少了一些東西

對于大多數(shù)科學(xué)學(xué)科來說，突破大多是在實驗室中取得的，然后交給工程師轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實世界的應(yīng)用。

當(dāng)一個化學(xué)研究團隊發(fā)現(xiàn)一種形成粘合劑的新方法時，就會交給化學(xué)工程師來設(shè)計產(chǎn)品和解決方案。

機械物理學(xué)家的突破被轉(zhuǎn)移到機械工程師來設(shè)計解決方案。

然而，當(dāng)人工智能取得突破時，應(yīng)用人工智能并沒有明確的學(xué)科，導(dǎo)致組織投資聘請博士學(xué)位的數(shù)據(jù)科學(xué)家，希望在人工智能領(lǐng)域取得科學(xué)突破，而不是試圖設(shè)計現(xiàn)實世界的解決方案。

結(jié)果如何？87% 的人工智能項目以失敗告終。

進入工程智能時代

“工程智能”（“智能工程”）是一門新興學(xué)科，專注于扎根于工程的人工智能研究的實際應(yīng)用——利用科學(xué)突破和原材料來設(shè)計和構(gòu)建安全、實用的價值。這為領(lǐng)域?qū)＜摇⒖茖W(xué)家和工程師創(chuàng)造了創(chuàng)建智能解決方案的能力，而無需成為數(shù)據(jù)科學(xué)家。

領(lǐng)先的工業(yè)組織開始重建從研究到工程的管道，與學(xué)術(shù)界和技術(shù)供應(yīng)商建立新的合作伙伴關(guān)系，并為將人工智能研究移交給智能工程師創(chuàng)造生態(tài)系統(tǒng)條件，就像化學(xué)研究與化學(xué)工程師共享一樣。

結(jié)果如何？

有形用例中的突破性應(yīng)用創(chuàng)造了價值，投入生產(chǎn)，而數(shù)據(jù)科學(xué)家或技術(shù)供應(yīng)商僅憑數(shù)據(jù)是無法發(fā)現(xiàn)這些應(yīng)用的。

將智能工程引入組織的 5 個步驟

專業(yè)知識是智能工程的核心，以技能（通過實際應(yīng)用學(xué)習(xí)的專業(yè)知識單位）來表達。理論和培訓(xùn)可以加速技能的獲取，但沒有實踐經(jīng)驗，您就無法擁有技能（因此也就沒有專業(yè)知識）。假設(shè)您的組織已經(jīng)有專家，您可以遵循以下五個實際步驟來引入智能工程學(xué)科，以及它與利用 AI 的傳統(tǒng)方法有何不同：

引入 AI 的傳統(tǒng)方法（占 87% 的失敗率）是：

創(chuàng)建問題列表。

或者

• 檢查您的數(shù)據(jù)；
• 選擇一組潛在用例；
• 分析用例的投資回報率 (ROI)、可行性、成本和時間表；
• 選擇用例子集并投資執(zhí)行。

引入工程智能的智能工程方法是：

• 創(chuàng)建現(xiàn)有流程中專業(yè)知識的熱圖；
• 評估哪些專業(yè)知識對組織最有價值，并評估該專業(yè)知識的豐富性或稀缺性；
• 選擇貴組織中最有價值且最稀缺的五大專業(yè)領(lǐng)域；
• 分析投資回報率、可行性、成本和時間表，以設(shè)計智能解決方案；
• 選擇一組價值案例并投資執(zhí)行。

利用人工智能創(chuàng)造新一波價值

一旦將智能工程引入您的組織，并開發(fā)出直觀的應(yīng)用程序并將其投入生產(chǎn)，就可以利用這一新功能，超越現(xiàn)有的專業(yè)知識，為整個組織和生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)造安全、實用的價值。

隨著組織、行業(yè)和教育機構(gòu)為工程智能構(gòu)建程序，組織、個人和我們的社會將從人工智能原本未實現(xiàn)的經(jīng)濟和社會潛力中獲益，創(chuàng)造新的工作類別，并迎來新一波價值創(chuàng)造。