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最近，一份关于那些声称在其产品和服务上使用人工智能[29] [30]的公司滥用人工智能的报告发布。根据Verge [29]的数据，40%声称使用人工智能的欧洲初创公司其实并没有使用这项技术。去年，TechTalks也意外发现了这样的滥用行为，一些公司声称使用机器学习和先进人工智能来收集和检查数千名用户的数据，以增强其产品和服务[2] [33]的用户体验。
遗憾的是，公众和媒对于什么是真正的人工智能 [44]，以及到底什么是机器学习[18] ，仍然存在很多困惑。这些术语通常被用作同义词。在其他情况下，人工智能与机器学习是相对独立的、互相平行的领域发展进步，而另一些则利用这一趋势来有意炒作和博眼球（刺激），来增加销售量以及收入 [2] [31] [32] [45]。
下面我们来看看人工智能和机器学习之间的一些主要区别。
什么是机器学习？
促进员工在混合工作环境中更好地工作是IT领域在2021年必须解决的棘手问题。
由于2020年发生冠状病毒疫情导致社会动荡不安，IT专业人员在2021年将在远程工作场所中面临前所未有的挑战。大多数组织都希望在未来几个月内提供和实现现场工作和远程工作的混合环境。
IT部门通常为他们可以直接控制的活动设置指标和KPI，例如，服务正常运行时间、服务台响应能力，以及更新系统和修复错误所需的时间等。Haddad指出：“这些都是衡量效率的有价值的重要指标。”不过，请记住，企业最为看重的是效率，因此绝对不要试图隐藏低于标准的KPI。他建议说：“IT领导应该与他们的业务伙伴一起承担责任并共享相同的指标。”
另一方面，IT应该能够利用业务指标来评估自己对企业基本运营的支持程度。Haddad说：“例如，如果业务部门的目标是增加销售额，那么IT就可以问问自己，是否创造了销售部门提高销售效率所需的工具。”
如果IT和业务部门的利益不能保持一致，那么来之不易的信任会慢慢消失。Palmer说：“这激起了对技术战略的怀疑，助长了一种指责文化，让人失去耐心，计划具体执行起来变得毫无效率，反而导致错误地认为很精确。”如果业务领导对他们的IT部门很有信心，那么一切都会进展得更快。决策更加清晰，更能承担风险，部门执行的时间多于计划的时间。
建立并培养一种支持持续、开放沟通的文化，是构建密切和信任的IT和业务协作关系的另一关键因素。商业咨询公司埃森哲负责全球IT和企业架构的总经理Merim Becirovic说：“结果是拥有共同目标的一个团队。”IT领导应邀请业务领导讨论日常业务流程的挑战和目标，以及IT怎样帮助提高速度、效率和创新。他指出：“这种双向沟通的文化以及鼓励反馈，可以让IT部门和业务部门都知道怎样继续改进协作。”
成为激励者
大多数业务领导都希望IT成为推动企业成功的引擎。独立科技行业执行顾问兼教练Aviv Ben Yosef说：“IT如果只着眼于既定的业务需求，那就是自曝其短。世界上最优秀的IT团队总是通过自己的创新来满足业务需求。”
应掌握业务领导可能还没有意识到的重要的新技术或者增强技术。Ben Yosef说，IT领导的责任是提醒业务同事注意可能改变整个业务格局的颠覆性和变革性的技术，以及可能导致市场小幅改进和性能提升的较小创新。
用指标进行衡量
反映关键系统和流程业务结果的指标和关键绩效指标(KPI)是有价值的工具，可以帮助IT和业务领导确定IT运维与业务需求是否协调一致。IT恢复服务公司Sungard Availability Services的首席信息官Chris Fielding说：“以业务成果为导向的KPI的例子包括跟踪你交付的计划是否产生了业务效益，以及跟踪员工因IT问题而停工的情况。”
（编辑：广元站长网）
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