BCG和Gartner的專家表示，人工智能的試驗(yàn)規(guī)模已經(jīng)很大了，但想要從部署中獲取價(jià)值依然頗具挑戰(zhàn)性。他們建議將IT與業(yè)務(wù)的協(xié)作作為一種解決方案。

毫無疑問，人工智能為全球企業(yè)帶來了巨大的潛力。但是，有缺陷的戰(zhàn)略、糟糕的流程變更方法、專業(yè)知識(shí)的缺乏以及普遍缺乏的對(duì)技術(shù)的理解，使得許多企業(yè)仍然無法從人工智能中獲得價(jià)值。

據(jù)麻省理工學(xué)院斯隆管理評(píng)論和波士頓咨詢集團(tuán)（BCG）對(duì)2500名企業(yè)高管進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查顯示，在90%的投資人工智能的公司中，不到五分之二的公司表示，他們?nèi)〉昧讼鄳?yīng)的商業(yè)收益。人工智能包括了機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和自然語言處理（NLP）等相關(guān)技術(shù)，這兩種技術(shù)都旨在模仿人類的思維。

正如媒體所報(bào)道的，在實(shí)施人工智能的過程中確實(shí)存在著技術(shù)障礙，因而BCG和Gartner的專家們討論了在企業(yè)中部署人工智能的五個(gè)陷阱，以及成功的解決方案。

1.IT主導(dǎo)的人工智能導(dǎo)致了機(jī)會(huì)的浪費(fèi)

BCG負(fù)責(zé)GAMMA AI業(yè)務(wù)的合伙人Shervin Khodabandeh說，許多企業(yè)都在讓IT來指導(dǎo)AI的開發(fā)和部署，對(duì)待IT的方式與對(duì)待ERP系統(tǒng)的方式非常相似。Khodabandeh說，這是一個(gè)重大失誤，因?yàn)橐话愕娜斯ぶ悄芙鉀Q方案對(duì)業(yè)務(wù)來說沒有什么幫助。

當(dāng)BCG的一個(gè)客戶的IT部門花費(fèi)8500萬美元購買了頂級(jí)的ML堆棧和現(xiàn)代架構(gòu)時(shí)，投資只對(duì)網(wǎng)站和應(yīng)用程序產(chǎn)生了微小的改進(jìn)，Khodabandeh舉例說。

相反的，組織應(yīng)該使它們的人工智能計(jì)劃與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略保持一致。這意味著人工智能戰(zhàn)略應(yīng)該由首席執(zhí)行官或打算從技術(shù)中獲益的業(yè)務(wù)部門來領(lǐng)導(dǎo)，而不是由IT部門。這樣做將有助于識(shí)別出人工智能在哪些方面可以增加競爭優(yōu)勢，并確保進(jìn)行正確的流程更改，使得人工智能的生產(chǎn)與消費(fèi)保持一致。根據(jù)BCG和麻省理工學(xué)院的數(shù)據(jù)，有88%的受訪者表示，人工智能對(duì)其業(yè)務(wù)產(chǎn)生了影響，他們將自己的人工智能計(jì)劃與數(shù)字戰(zhàn)略結(jié)合了起來。

2.“技術(shù)陷阱”

由IT部門領(lǐng)導(dǎo)的人工智能往往有一個(gè)狹窄的技術(shù)鏡頭，而由此產(chǎn)生的人工智能是一個(gè)“黑盒”式的解決方案，對(duì)系統(tǒng)如何得出其建議幾乎無法提供可見度。因此，企業(yè)回避了解決方案，因?yàn)樗焕斫狻跋到y(tǒng)能為我做什么”。麻省理工學(xué)院與BCG的報(bào)告顯示，有首席信息官負(fù)責(zé)人工智能的公司只在17%的案例中看到了價(jià)值，而將人工智能直接置于首席執(zhí)行官掌管之下的公司則有34%。

報(bào)告從那些在人工智能中獲得價(jià)值收益的公司認(rèn)識(shí)到，人工智能不應(yīng)該僅僅是一個(gè)技術(shù)機(jī)會(huì)，而且也應(yīng)該是一項(xiàng)戰(zhàn)略舉措，它需要在人工智能人才、數(shù)據(jù)和流程變革等方面進(jìn)行投資。應(yīng)該從整體上看待人工智能戰(zhàn)略，而不是只尋求探索這項(xiàng)技術(shù)能做什么。

3.PoC綜合癥

您以前可能見過這樣的電影：IT被引入到了閃亮的技術(shù)對(duì)象和構(gòu)造概念驗(yàn)證（PoC）當(dāng)中，但這些概念驗(yàn)證并沒有獲得吸引力并產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。此外，正在進(jìn)行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的組織對(duì)此類實(shí)驗(yàn)的帶寬也很有限。

“試圖在PoC中構(gòu)建一些人工智能想法，然后看看它是否有效--我們稱之為‘PoC綜合癥’--這種想法是在浪費(fèi)時(shí)間，”Khodabandeh說。“業(yè)務(wù)部門經(jīng)常說我們嘗試過，但從未擴(kuò)大規(guī)模。”同樣的，這也是一個(gè)將技術(shù)與企業(yè)成果捆綁在一起的嚴(yán)重失敗。

相反，你需要減少試驗(yàn)，從小處著手。成功的企業(yè)總能夠?qū)Ｗ⒂谏贁?shù)關(guān)鍵的業(yè)務(wù)重點(diǎn)，而人工智能也有助于促進(jìn)增長、提高利潤率和創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。這些工作應(yīng)該與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型工作是統(tǒng)一的。“如果成功了，這些想法就會(huì)以一種有意義的方式產(chǎn)生影響，組織也會(huì)圍繞這些想法展開行動(dòng)，”Khodabandeh說。

4.人才和知識(shí)的差距阻礙了人工智能的采用

由于人才缺口，PoC往往無法獲得足夠的吸引力。Gartner分析師Tracy Tsai表示，這可能意味著能夠與人工智能合作并理解其價(jià)值的技術(shù)人才的缺乏，或者意味著無法傳達(dá)獨(dú)特產(chǎn)品價(jià)值的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的缺乏。有時(shí)，即使是數(shù)據(jù)科學(xué)家也無法完全模擬人工智能將如何提振業(yè)務(wù)。

獲取AI工具的途徑也各不相同。在某些情況下，LoB（業(yè)務(wù)線）可能會(huì)有一個(gè)內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)家，他能夠在IT的支持下構(gòu)建AI解決方案。但有時(shí)LoB和IT都沒有數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，所以他們會(huì)利用AI解決方案提供商。在這些情況下，LoB通常會(huì)提出它的請求，但可能會(huì)難以清楚地表達(dá)它的需求，所以它需要依靠IT來選擇解決方案合作伙伴和開發(fā)業(yè)務(wù)用例。在一些公司，是由IT驅(qū)動(dòng)著AI項(xiàng)目，并在LoB的循環(huán)中不斷加入PoC。

不管公司走哪條路，Tsai說IT、LoB和數(shù)據(jù)科學(xué)家都有責(zé)任在建立PoC之前達(dá)成一致的期望。這意味著它們所提取的數(shù)據(jù)的本體和分類需要是一致的;包括如何解釋輸入;以及ML模型的輸出結(jié)果。要做到這一點(diǎn)，企業(yè)需要通過招聘、提升技能和重新雇傭人工智能生產(chǎn)商及其消費(fèi)者來投資人才。

5.流程更改的失敗

在實(shí)施人工智能時(shí)，一些公司往往會(huì)忽略所需的流程變更。例如，當(dāng)企業(yè)使用人工智能來自動(dòng)收集消費(fèi)者數(shù)據(jù)以用于促銷活動(dòng)時(shí)，它們可能正在篡奪一些營銷的功能。這個(gè)團(tuán)隊(duì)可能會(huì)重新定位，并專注于創(chuàng)造新的消費(fèi)者體驗(yàn)。但并不是所有的公司都讓自己的團(tuán)隊(duì)做好了應(yīng)對(duì)這種顛覆的準(zhǔn)備。

最終，“從人工智能中獲得價(jià)值的公司將流程變更視為了其業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的核心支柱，并將其人工智能戰(zhàn)略緊密地整合到了其整體業(yè)務(wù)戰(zhàn)略當(dāng)中，”Kodabandeh說。

流程變更涉及到使人工智能的生產(chǎn)與消費(fèi)保持一致，這需要業(yè)務(wù)、流程、戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)科學(xué)和技術(shù)團(tuán)隊(duì)之間的強(qiáng)有力合作，以創(chuàng)建適合于特定目的的人工智能，Khodabandeh說。創(chuàng)建一個(gè)卓越中心的跨職能團(tuán)隊(duì)來致力于引導(dǎo)這樣的過程是有幫助的。

“人工智能是一個(gè)重要的戰(zhàn)略機(jī)遇，但如果公司沒有深思熟慮，它也將是一個(gè)重大的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，”Khodabandeh說。“企業(yè)必須認(rèn)真地將人工智能整合到其核心業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)流程之中。”

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