人工智能正在迅速成為組織開展的當務之急。無論是提高效率，尋找新的商業(yè)機會，還是與時俱進，或者在競爭中取得領(lǐng)先，各行業(yè)的組織都在探索人工智能的商業(yè)利益，僅在過去一年，人工智能的采用率就增加了三倍。

對于一些組織來說，這意味著從頭開始構(gòu)建人工智能系統(tǒng)。但調(diào)研機構(gòu)Gartner公司表示，招募合適的人才既困難又昂貴，而85%的人工智能項目很有可能失敗。即使構(gòu)建的項目成功，供應商也可能很快就會以更低的成本提供更好的產(chǎn)品，并定期升級，更多集成，以及提供更直觀的用戶界面。或者，當組織正在開發(fā)的人工智能新功能作為一個免費功能或升級到已經(jīng)使用的平臺時，其自己構(gòu)建的人工智能資產(chǎn)可能會變得多余。

另一方面，使用商業(yè)化的人工智能產(chǎn)品可以快速嘗試許多不同人工智能技術(shù)，并且投資更少。IBM公司數(shù)據(jù)和Watson AI總經(jīng)理Rob Thomas表示，要想在人工智能領(lǐng)域取得成功，數(shù)量至關(guān)重要。

Thomas 說，“我鼓勵客戶采用100個人工智能試點項目，而不是一兩個。哪怕這些項目中有一半毫無作用，但另一半項目可能真的有所回報。”

他表示，市場上已經(jīng)有了一些輕量級的商業(yè)工具，而且只需要幾個星期的實施。此外，嵌入式人工智能的想法（例如人工智能內(nèi)置到其他平臺和系統(tǒng)中）正在興起。

因此，組織決定是否轉(zhuǎn)向現(xiàn)成的人工智能解決方案或構(gòu)建自己的解決方案時需要考慮一些相關(guān)因素。

確保順利旅行

根據(jù)加拿大多倫多機場管理局的統(tǒng)計，加拿大最大、最繁忙的多倫多皮爾遜機場每年發(fā)送將近5000萬旅客。而在機場管理局的49000名工作人員中，只有1600人專注于管理、運營和技術(shù)工作。

其中一項工作是售票亭，供乘客快速辦理登機手續(xù)使用。當售票亭發(fā)生故障或打印機票的紙張耗盡時，就會發(fā)送警報。然而，從收到警報到重新啟動并再次運行的時間平均需要1小時12分鐘。

該機場管理局信息服務交付副主任John Thompson說，這是一個問題。而知道機器何時發(fā)生故障或紙張或墨水用完，并不是可以通過簡單的計算而得知。有些售票機比其他機器更繁忙，或者在一天中的不同時間得到不同程度的使用。因此，機場決定尋找智能分析的解決方案。

他說，“通過預測分析，我們知道售票機什么時候會用完紙張，所以我們可以更快地處理。”

但他表示，“機場沒有足夠的資源從零開始開發(fā)自己的工具，因為我們決定不再自己構(gòu)建任何東西。”

去年，該機場啟用了基于Symphony Summitai云計算技術(shù)的內(nèi)部IT支持購票系統(tǒng)，這需要幾個月的時間來實現(xiàn)和配置機場的工作流程。

Thompson說，從一個小項目開始證明實施人工智能的一個好方法。

他說，“如果試圖快速實施人工智能，那么通常不會很好地運作，因此需要每次只能完成技術(shù)的一個方面。因為欲速而不達。”

現(xiàn)成人工智能的興起

Gartner公司分析師Svetlana Sicular表示，“多倫多機場管理局的經(jīng)驗和教訓代表了大多數(shù)公司進入人工智能的行為，因為很多公司選擇購買而不是構(gòu)建。很明顯，自己構(gòu)建是行不通的。很難找到合適的人才，并且耗費資源和成本。”

與此同時，越來越多的平臺供應商將人工智能嵌入到他們的系統(tǒng)中，使這項技術(shù)一鍵可用。此外，將人工智能工具構(gòu)建到其平臺中的供應商已經(jīng)可以訪問非常大的、組織良好的培訓數(shù)據(jù)池。

例如，Salesforce有大量的標記和分類信息，它可以分析趨勢和模式，然后為客戶提供最常見或最需要的分析。供應商也從規(guī)模經(jīng)濟中受益。他們可以雇傭?qū)I(yè)的人才來開發(fā)和改進自己的人工智能模型。

Sicular說“但真正關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)。”

她說，“從長遠來看，數(shù)據(jù)是企業(yè)機器學習的最主要的組成部門。這就是像谷歌這樣的公司如此成功的原因。他們了解如何獲取機器學習數(shù)據(jù)以及如何進行解析。”

相比之下，一些公司僅限于他們自己收集的數(shù)據(jù)，或者可以購買的培訓數(shù)據(jù)集。

商業(yè)的人工智能工具還提供其他優(yōu)勢，總部位于舊金山的風險投資商General Catalyst Partners公司的常務董事，VMware前首席技術(shù)官Steve Herrod指出，與那些可以使用本土系統(tǒng)的員工相比，更容易找到熟悉商業(yè)工具的員工。此外，供應商還在其平臺上提供免費或低成本培訓。

他說，“最好是在現(xiàn)貨供應充足的情況下使用現(xiàn)成的產(chǎn)品。隨著時間的推移，我們將擁有越來越多現(xiàn)成的人工智能軟件，將構(gòu)建滿足自己需求的更小、更為利基的空間。”

何時構(gòu)建自己的人工智能工具

雖然購買現(xiàn)成的人工智能工具可以快速便捷，但有時一些企業(yè)別無選擇，只能從頭開始構(gòu)建。這包括數(shù)據(jù)或模型極其敏感或?qū)Ｓ械那闆r，或商業(yè)工具根本無法獲得的情況。

例如，專注于公用事業(yè)行業(yè)的軟件商EnergySavvy公司已經(jīng)建立了專有算法來分析公用事業(yè)客戶的能源使用模式。

EnergySavvy公司工程副總裁Kalpana Narayanaswamy說，“我們近十年來一直為客戶提供服務，這讓我們深入了解他們的計劃如何運作，他們?nèi)绾渭毞謹?shù)據(jù)，以及如何從中獲取見解。”

她說，解決這些問題需要了解公用事業(yè)公司的內(nèi)部運作方式。她說，“必須知道如何應用它，這就是問題的所在。”

為此，該公司成立了一個專注于行業(yè)專業(yè)知識的數(shù)據(jù)科學組織。她說，分析平臺本身建立在開源技術(shù)之上。因此，EnergySavvy公司能夠超越其他地方提供的基本見解、基本定位和基本定制。

人工智能組件也是企業(yè)業(yè)務增長的核心，也是一個關(guān)鍵的區(qū)別點。一般來說，當企業(yè)采用的人工智能技術(shù)是一個差異化因素時，很難用商品化現(xiàn)成的系統(tǒng)來做到這一點。

Dialpad公司是一家總部位于舊金山的企業(yè)VoIP服務提供商。盡管商業(yè)語音識別和自然語言處理系統(tǒng)可用，該公司的首席戰(zhàn)略官Dan O‘Connell表示，該公司從頭開始構(gòu)建其VoiceAI系統(tǒng)。

他說，““我們將使用一種API，它會更慢、更準確、更昂貴。我們最終聘用了自己的自然語言處理和語音識別專家和數(shù)據(jù)科學家。還有一些擁有計算神經(jīng)科學博士學位的人才。”

通過從頭開始構(gòu)建，該公司還能夠提供獨特的功能。例如，除了實時通話記錄，它還具有現(xiàn)場指導、情緒分析和實時智能筆記和行動項目。

他說：“這為團隊提供了一個在其他方面尚未開發(fā)的機會，讓他們能夠采取科學的方法來理解并在對話中采取行動。”

購買者放棄自己構(gòu)建

Insight公司是一家位于坦佩的技術(shù)咨詢和系統(tǒng)集成公司，該公司首席技術(shù)官Brandon Ebken表示，“并非每家公司都需要擁有自己的人工智能技術(shù)。但是，越接近核心業(yè)務流程，越可能改變客戶體驗，就越有可能需要進行某種類型的定制。”

他說，“越早開始，就能獲得越多的競爭優(yōu)勢。我不建議企業(yè)一直等待。人工智能已經(jīng)得到更廣泛的應用，幾乎所有的客戶都有某種類型的人工智能計劃。數(shù)字轉(zhuǎn)型是由人工智能推動的，而一直等待的組織將被競爭對手超越，或錯過更多的機會。”

另一個可能需要自己構(gòu)建的解決方案的用例是存在隱私考慮因素，例如在受到嚴格監(jiān)管的金融和醫(yī)療保健行業(yè)。

Booz Allen Hamilton公司負責人Lauren Neal表示，“例如，許多商業(yè)翻譯引擎需要將數(shù)據(jù)上傳到云端，但政府用戶和受監(jiān)管行業(yè)的用戶希望確保他們的數(shù)據(jù)安全。他們寧愿擁有一個本地解決方案，將其鎖定并使其安全。但是，沒有很多商用人工智能工具可以設置用于該模式。這是這個空間剛剛起步的標志。”

她補充說，“很多企業(yè)也擔心供應商鎖定。對于使用平臺供應商的內(nèi)置人工智能工具的公司來說，尤其如此。他們的靈活性可能會降低。”

而且由于技術(shù)變化如此之快，被鎖定在單個供應商的人工智能技術(shù)中將會成為劣勢。

兩全其美的舉措

對于大多數(shù)企業(yè)來說，構(gòu)建與購買不是一個非此即彼的選擇。相反，企業(yè)的策略應該是能買就買，不能購買就自己構(gòu)建。

“我們目前已經(jīng)出現(xiàn)兩種選擇。”ExecVision公司首席技術(shù)官Reuben Firmin表示。ExecVision公司為企業(yè)客戶提供人工智能輔助銷售指導，其中包括Workday，Ondeck Capital和Paycor。

他說：“我們已經(jīng)使用現(xiàn)成的工具進行情緒分析，并建立了自己的工具。我們沒有必要做無用功。”

他說，“在項目開始時進行這項研究是很重要的，以避免浪費精力。組織可以開展一個機器學習項目，并會發(fā)現(xiàn)六個月內(nèi)有一種成本更低、更普遍的方法來處理同一個項目。”

他警告說，“企業(yè)應該小心不要忽視傳統(tǒng)的選擇。統(tǒng)計數(shù)據(jù)足以滿足許多項目的需求。很多工程師都被深度學習所吸引，但并非每個屬于人工智能范疇的項目都需要這樣的學習。”

當商業(yè)工具可用時，企業(yè)可能需要進行自定義集成，或添加專門的代碼或配置。

總部位于埃爾帕索的技術(shù)咨詢機構(gòu)PCM公司高級副總裁Herb Hogue說，“沒有現(xiàn)成的解決方案可以解決企業(yè)所有的人工智能需求和業(yè)務挑戰(zhàn)。大多數(shù)都有核心框架、應用程序或SaaS產(chǎn)品，但企業(yè)仍需要修改、增強或使其符合其現(xiàn)有的業(yè)務。”

總部位于費城的數(shù)字解決方案提供商Anexinet公司分析主管Brian Atkiss表示，包括亞馬遜、谷歌、微軟和IBM在內(nèi)的大多數(shù)主要云計算提供商都推出了自己的平臺，可以更容易地構(gòu)建定制的機器學習模型和人工智能系統(tǒng)。

它們還提供常用功能的現(xiàn)成組件和API，例如自然語言處理、語音識別、光學字符識別和聊天機器人。

他說，“許多企業(yè)都有足夠的內(nèi)部數(shù)據(jù)用于用例。使用針對每個用例的完全自定義數(shù)據(jù)集與使用現(xiàn)成工具的通用和廣泛可用數(shù)據(jù)相比，模型將更加準確。”

總部位于休斯頓的數(shù)字咨詢服務機構(gòu)Sparkhound公司業(yè)務自動化總經(jīng)理？？Richard Salinas表示，使用具有大量內(nèi)置功能的平臺，企業(yè)的開發(fā)團隊可以專注于業(yè)務流程和用戶體驗。

他說，“人們普遍存在一種誤解，認為組織 從頭開始構(gòu)建應用程序意味著最大的靈活性。而從預建基礎開始，組織可以更快地進入市場。通過保持底層技術(shù)解耦和模塊化，可以使應用程序更具前瞻性。”