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人工智能應(yīng)用的九大障礙

早期采用人工智能技術(shù)的組織已開始從人工智能的應(yīng)用中獲得真正的業(yè)務(wù)成果。但推行人工智能計劃并非沒有挑戰(zhàn)。

人工智能創(chuàng)造商業(yè)價值的時代已經(jīng)到來。事實上,在德勤公司(Deloitte)最近的一項調(diào)查中,82%的早期使用人工智能的組織表示,他們從人工智能投資中獲得了經(jīng)濟回報。

人工智能和相關(guān)技術(shù)正在改進現(xiàn)有產(chǎn)品,并創(chuàng)造出新產(chǎn)品。這些技術(shù)正在優(yōu)化內(nèi)部和外部運營工作,幫助組織做出更好的決策,讓員工更具創(chuàng)造力,并去從事具有更高價值的工作,以及帶來多方面的好處。

毫無疑問,88%的公司計劃在未來一年增加對認知技術(shù)的支出。

然而,人工智能并不是解決所有業(yè)務(wù)問題的靈丹妙藥,而且采用人工智能技術(shù)絕非易事。以下是企業(yè)必須克服的最重大挑戰(zhàn),然后才能看到部署人工智能技術(shù)的積極成果。

數(shù)據(jù)問題

啟動AI項目的最大障礙是數(shù)據(jù)。具體而言,就是缺乏那些沒有固有偏見,也沒有侵犯隱私權(quán)的可用及相關(guān)數(shù)據(jù)。

根據(jù)德勤公司的調(diào)查,16%的IT主管將數(shù)據(jù)問題列為與人工智能相關(guān)的最大挑戰(zhàn),比任何其他問題都要高,39%的受訪者將數(shù)據(jù)列入前三個令人擔憂的方面。

帕洛阿爾托研究中心(PARC)人工智能研究實驗室負責人Raj Minhas說,許多公司將收集數(shù)據(jù)作為其日常運營的一部分。“但這些數(shù)據(jù)可能并非正確的數(shù)據(jù)?!?/p>

在啟動人工智能計劃之前,公司必須認真研究他們擁有的數(shù)據(jù),尋找價值較高的領(lǐng)域。

“這就像在路燈附近尋找丟失的鑰匙,而不是在你丟掉鑰匙的地方去尋找,”他說?!拔覀兘ㄗh企業(yè)回頭看,了解他們能從哪里獲得最大價值,而不是從他們擁有最多數(shù)據(jù)的地方開始查看?!?/p>

另一個問題是沒有合適數(shù)量的正確數(shù)據(jù)。

“我們與許多擁有大型資本基礎(chǔ)設(shè)施的客戶合作,比如擁有風力渦輪機和鐵路系統(tǒng),”他說?!八羞@些設(shè)備的設(shè)計都非??煽??!币虼?,當企業(yè)嘗試在故障發(fā)生之前使用機器語言來預(yù)測故障時,他們發(fā)現(xiàn),從這些設(shè)備所收集的99.9%的數(shù)據(jù)都來自其正常運行期間。

“你所關(guān)注的是機器的異常行為,”Minhas說。“所以,你擁有很多數(shù)據(jù),但這些都是錯誤的數(shù)據(jù)?!?/p>

業(yè)務(wù)流程方面的挑戰(zhàn)

如何將人工智能技術(shù)整合到公司的職能部門中,這是另一個障礙,也被列為德勤公司調(diào)查中的第二大問題。

德勤風險與財務(wù)咨詢公司(Deloitte Risk and Financial Advisory)分析和數(shù)據(jù)風險全球主管Vivek Katyal說:“結(jié)構(gòu)性和文化方面的因素仍是阻礙人工智能應(yīng)用的關(guān)鍵因素之一,也是最大的挑戰(zhàn)之一?!薄叭藗?nèi)匀辉谂斫馊斯ぶ悄軒淼挠绊懀茏鍪裁?,不能做什么。這就像一個可怕的機器人闖入一個組織中,把事情搞得一團糟?!?/p>

他說,當人工智能被植入人們已經(jīng)使用的平臺(如ERP或CRM系統(tǒng))中時,這種應(yīng)用就會更容易。事實上,人們可能甚至不知道人工智能技術(shù)已經(jīng)被使用。

“但是,當我們談到人工智能改變業(yè)務(wù)流程時,它從根本上改變了企業(yè)的工作方式和工作內(nèi)容,并且這是一個有更棘手問題需要解決的領(lǐng)域,”他說。

技術(shù)實施方面的挑戰(zhàn)以及技能的短缺

人工智能技術(shù)的實施帶來了許多技術(shù)挑戰(zhàn),大多數(shù)組織都沒有足夠的人工智能技能來熟練地應(yīng)對這些挑戰(zhàn),在德勤公司的調(diào)查中,有39%的受訪者將技術(shù)問題列為三大挑戰(zhàn)之一,而31%的受訪者將缺乏技能列為三大挑戰(zhàn)之一。此外,69%的受訪者表示AI技能的短缺為中等、嚴重或極為嚴重。

高德納公司(Gartner)分析師Svetlana Sicular說:“目前的情況是,大多數(shù)公司無法自己解決這些問題,因為他們沒有這些技能。”一年前,當她與剛剛開始研究AI的企業(yè)用戶交談時,大多數(shù)企業(yè)認為他們將自己構(gòu)建系統(tǒng)。到了秋末,這個數(shù)字發(fā)生了變化,現(xiàn)在約有三分之二的企業(yè)希望通過在智能企業(yè)應(yīng)用程序中使用嵌入式工具來部署AI?!扒闆r變化很快,”她說。

讓該技術(shù)發(fā)揮作用是一回事;讓它在實際業(yè)務(wù)中運轉(zhuǎn)則是另一回事。

“許多公司都沒有準備好接受機器學(xué)習技術(shù)的輸出具有概率性這一事實,”Sicular說。“有些結(jié)果始終是不正確的。對他們來說,這完全是一種出乎意料的事情,他們需要為例外情況進行設(shè)計,并為反饋循環(huán)提供一些方法?!?/p>

工具和開發(fā)的成本

對于那些從零開始構(gòu)建AI系統(tǒng)的組織來說,人工和技術(shù)的成本可能很高。對于那些剛起步的組織來說尤其如此。

紐約州北部的安德森自閉癥中心(Anderson Center for Autism)擁有850名員工,其首席信息官格雷格?保爾克(Gregg Paulk)說:“我最初進入這家公司的時候,我們就走了這條路?!?/p>

他表示,建立新的人工智能系統(tǒng)在資金和人員方面都非常昂貴?!拔覀兪且粋€小型的非營利組織。我們沒有這些開發(fā)人員?!币虼?,對于該中心而言,就像許多小型組織一樣,這意味著必須雇傭一家外包公司來完成這項工作。

“在過去,我們一直在努力做類似的事情,因為費用和開發(fā)時間的關(guān)系,我們失敗了,”保爾克說。

取而代之,該組織正在將AI工具應(yīng)用到公司已經(jīng)使用的系統(tǒng)中。例如,來自Ultimate Software公司的人力資源平臺現(xiàn)在可支持人工智能驅(qū)動的工具,讓該組織可對員工進行調(diào)查,包括詢問開放式問題,并使用自然語言處理和情感分析功能來智能地分析各種回復(fù)。該軟件還建議管理人員采取具體行動來解決員工問題,這已使員工流動率在過去兩年內(nèi)下降超過三分之一。

“2013年,當他們第一次開始在會議上討論人工智能時,我想,‘這一技術(shù)永遠不會使用,’”保爾克說。現(xiàn)在,他對該技術(shù)的能力感到“驚訝”,并且該組織已經(jīng)通過基于云的系統(tǒng)在使用該技術(shù)。

“我們自己肯定做不到,”他說。

安德森自閉癥中心的情況并非個案。據(jù)德勤公司稱,59%的公司通過企業(yè)軟件供應(yīng)商獲得AI技術(shù)。例如,Salesforce Einstein是一個內(nèi)置的AI工具,可幫助銷售代表確定哪些潛在客戶更有可能轉(zhuǎn)化為實際買家。

49%的公司使用基于云的AI。許多供應(yīng)商和云提供商都提供現(xiàn)成的AI服務(wù),因此企業(yè)無需構(gòu)建自己的基礎(chǔ)架構(gòu),也無需訓(xùn)練自己的算法。

這兩種方法都可以降低成本,或者將成本從IT部門轉(zhuǎn)移到各個業(yè)務(wù)部門。對于像Salesforce這樣的云應(yīng)用程序,對物理基礎(chǔ)架構(gòu)或內(nèi)部支持工作或管理人員的需求都較少,因為大部分工作都由供應(yīng)商處理。

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