数据的快速增长超过了可用的人工智能（AI）人才，为小型组织有效利用AI创造了重大障碍。人工智能数据科学代理可以自动化数据处理和因果分析，为人工智能的民主化和资源不足的行业提供了一种有前景的解决方案。人为监督对于确保对人工智能驱动决策的信任至关重要，将人工智能数据科学家转变为各个行业的可靠、可解释和可访问的合作伙伴。
到2025年，世界每年将产生175泽字节的数据，如果长城上装满了1TB的硬盘，相当于长城长度的1.5倍。然而，这种数据爆炸并没有转化为普遍的进步。数据的指数级增长远远超过了数据科学人才的线性增长——这种稀缺性将人工智能（AI）人才的成本推高到了令人望而却步的水平。一个关键的分歧正在出现，只有大公司和资金充足的机构才能充分利用人工智能，而小企业、非营利组织和公共部门组织则落后了。
这一日益扩大的鸿沟影响了经济竞争力和我们应对紧迫全球挑战的集体能力。在达沃斯世界经济论坛2024年年会上，人工智能治理联盟将包容性人工智能作为2025年的优先事项。通过我与联盟的合作，一个现实是显而易见的——我们需要突破性的解决方案，让所有人都能享受到人工智能的好处——我相信我们已经找到了一个。如果我们能通过普及人工智能创新来弥合数据鸿沟呢？
想象一下，在一个世界里，每个组织，无论规模或资源如何，都可以几乎免费地获得优秀的人工智能数据科学家。用人工智能数据科学代理弥合分歧
人工智能数据科学代理代表了应对爆炸性数据挑战的有前景的解决方案。这些不仅仅是分析工具，它们代表了我们在全球范围内处理复杂问题的方式的范式转变。这些代理将整个数据到决策流程自动化，使人类数据科学家能够监督它，确保他们的治理，并验证见解以保持信任。
下面仔细看看他们的运营框架。他们操作的核心是自动化数据处理，这是数据科学中最耗时的方面。这些代理智能地连接到各种数据源——从数据库到应用程序编程接口（API）和物联网设备——自动处理数据质量问题并为分析准备数据——这一过程通常消耗人类数据科学家高达80%的时间。然后，他们发现是什么让数据有价值，发现可能需要人类分析师数周才能找到的有意义的模式和关系。
将数据科学AI代理区分开来的是它们在分析数据时使用各种定量和高级推理技能的能力。例如，人工智能代理可以构建一个因果模型，表示数据中的因果关系，然后使用该模型预测未来行动的影响。这种更深入的理解，再加上大型语言模型解释复杂模式的能力，使这些代理能够以类似人类的方式传达他们的发现。通过将复杂的分析与清晰的沟通相结合，这些人工智能数据科学家使以前负担不起数据科学团队的组织能够使用先进的人工智能。
这种转变对企业、单位和社会具有深远的影响——让我们通过两个示例用例来探讨这一点。1.改变服务不足社区的水资源管理
在许多贫困社区，获得清洁用水仍然是一个严峻的挑战。虽然这些社区收集了有关其水系统的宝贵数据，但他们缺乏有效利用这些数据的资源。一个数据科学家的薪水可能超过当地水务局的全部运营预算。人工智能数据科学家可以通过利用他们已经拥有的数据来改变这些社区的水资源管理：
水源点状态记录、使用模式、基本传感器读数和当地天气数据。这种方法之所以特别强大，是因为它使用了因果推理。它不仅可以识别模式，还可以揭示为什么某些供水点比其他供水点更频繁地出现故障。例如，它可能会发现，特定领域的故障主要是由使用模式而不是基础设施老化造成的，从而能够采取更有针对性和更具成本效益的干预措施。其影响将是直接和实际的。AI可以：
在潜在故障发生之前进行预测
实现预防性维护，而不是昂贵的紧急维修
根据实际需求优化资源配置
识别水资源短缺的高风险区域
最重要的是，这些见解将以清晰、可操作的术语提供，当地团队可以理解和信任。加载。。。2.赋能小型制造业创新
全球制造业的支柱不是大型工厂，而是在激烈竞争中以微薄利润运营的中小型制造商。尽管领先的制造商在数字化转型方面取得了进展，但由于资金限制，中小型企业面临着重大挑战。
人工智能数据科学家可以通过以下方式改变制造业运营：在设备故障发生之前进行预测，减少代价高昂的停机时间。确定质量问题的根本原因，并提出精确的调整建议。优化生产计划，提高效率，减少浪费。平衡库存水平以提高现金流。查明能源浪费并推荐具体的节能机会。真正的创新在于这些人工智能数据科学家如何通过用制造语言进行沟通，使复杂的流程变得可访问。工厂经理可以简单地问这样的问题：“为什么我们上周看到了更多的缺陷？”
他们还可以收到明确的解释，将具体的生产条件与结果联系起来，并提出切实可行的改进建议。借助人工智能数据科学家，小型制造商可以实现与大型公司相同的运营复杂性，而无需对数据科学团队进行大量投资，从而建立一个更具弹性的制造业，使各种规模的企业都能创新和蓬勃发展。平衡信任与自动化
人工智能数据科学家有潜力在资源丰富的组织和目前负担不起数据科学专业知识的组织之间创造公平的竞争环境。
然而，实现这一愿景需要的不仅仅是强大的自动化，还需要信任。这种信任是我们人工智能驱动的未来的重要支柱。虽然人工智能可能在未来提供大部分分析能力，但人类智能仍将是关键的后盾。随着人工智能数据科学家自动化复杂的工作流程，人类专家提供了必要的监督和判断，以确保这些系统保持可靠和值得信赖。人工智能数据科学家将利用大型语言模型来编写和执行数据科学代码，而他们的因果推理能力使他们能够清楚地解释他们的工作。
业务用户可以用自然语言与他们进行交互，以揭示数据中的基本关系，并理解事情发生的原因，而不仅仅是发生了什么。这种人类监督和可解释的人工智能的结合将他们从黑匣子转变为值得信赖的合作伙伴。我们设想的未来是，每个组织，无论规模或资源如何，都可以利用数据的力量。人工智能数据科学家将与人类专家一起工作——不是为了取代他们的判断，而是为了增强他们的能力。这不是一个遥远的愿景。
我们目前正在与使用人工智能数据科学家的领先企业合作，以应对超出人类分析能力的挑战，同时保持人类的战略控制。随着人工智能的进步，它在世界分析能力中所占的份额越来越大，人类的监督将仍然是信任的基石。这种信任和自动化的平衡将使人工智能真正惠及所有人，推动社会各个部门的创新和进步。