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[導(dǎo)讀] (文章來(lái)源:交馳智能) 要在當(dāng)今市場(chǎng)上具有競(jìng)爭(zhēng)力,人工智能(AI)顯然是必不可少的。但是,即使對(duì)于某些世界頂級(jí)公司來(lái)說(shuō),實(shí)施這項(xiàng)技術(shù)也一直充滿著挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)存在問(wèn)題,無(wú)法找到合適的人才,無(wú)

(文章來(lái)源:交馳智能)

要在當(dāng)今市場(chǎng)上具有競(jìng)爭(zhēng)力,人工智能(AI)顯然是必不可少的。但是,即使對(duì)于某些世界頂級(jí)公司來(lái)說(shuō),實(shí)施這項(xiàng)技術(shù)也一直充滿著挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)存在問(wèn)題,無(wú)法找到合適的人才,無(wú)法創(chuàng)建可產(chǎn)生足夠投資回報(bào)率的模型。結(jié)果是許多AI項(xiàng)目都失敗了。根據(jù)IDC調(diào)查顯示,只有大約35%的組織成功地將模型投入到了生產(chǎn)。

“雖然我們看到AI技術(shù)執(zhí)行了一系列令人難以置信的任務(wù),例如Google Translate,AlphaGo等,但很難說(shuō)出AI能夠解決哪些具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題,”Akur Goyal首席執(zhí)行官表示。“這引起了很大的混亂,并且一個(gè)供應(yīng)商社區(qū)通過(guò)將事物標(biāo)記為AI來(lái)利用它,但實(shí)際并不是AI。這讓人想起了上個(gè)世紀(jì)初,云技術(shù)開(kāi)始興起,我們進(jìn)行了大量的云計(jì)算工作。當(dāng)他們的產(chǎn)品還是霧件時(shí),我們就讓供應(yīng)商將此營(yíng)銷為云播放器。同樣,我們現(xiàn)在正在經(jīng)歷一場(chǎng)AI洗禮?!?/p>

那么,如果您的公司正在考慮運(yùn)用AI,那么最好的開(kāi)始方式是什么?該如何幫助提高成功幾率并避免陷阱?人工智能不是魔術(shù)。它不能解決您公司的所有問(wèn)題。相反,您需要對(duì)技術(shù)采取實(shí)際的方法。

“與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析不同,支持人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型不會(huì)總是提供明確的答案,” Cloudera數(shù)據(jù)工程高級(jí)產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理Santiago Giraldo說(shuō)道?!皩I融入業(yè)務(wù)需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并了解并非每個(gè)實(shí)驗(yàn)都會(huì)提高ROI。當(dāng)一個(gè)AI項(xiàng)目成功時(shí),它通常是建立在許多失敗的數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)驗(yàn)之上的。對(duì)ML和AI采用投資組合方法可延長(zhǎng)項(xiàng)目的壽命,并在未來(lái)更有效地基于成功經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)。”

有趣的是,在很多情況下,該技術(shù)實(shí)際上只是被過(guò)度利用了!Veritone產(chǎn)品管理高級(jí)總監(jiān)Gus Walker說(shuō)到:“企業(yè)通常在進(jìn)行AI項(xiàng)目時(shí)沒(méi)有意識(shí)到手動(dòng)進(jìn)行流程可能會(huì)便宜一些,而不是花費(fèi)大量時(shí)間和金錢來(lái)建立一個(gè)不會(huì)節(jié)省公司時(shí)間或金錢的系統(tǒng)?!闭l(shuí)都不想在同一個(gè)項(xiàng)目花費(fèi)大量時(shí)間和金錢之后,才意識(shí)到它存在法律或合規(guī)性限制。這意味著必須放棄之前的努力。

ServiceNow平臺(tái)AI工程高級(jí)總監(jiān)Debu Chatterjee說(shuō)道:“首先,未經(jīng)允許,不得使用客戶數(shù)據(jù)。第二,應(yīng)該減輕數(shù)據(jù)偏見(jiàn)。應(yīng)當(dāng)避免使用無(wú)法通過(guò)API進(jìn)行偏差測(cè)試的黑匣子模型。幾乎任何AI模型都存在偏差的風(fēng)險(xiǎn),即使在算法決策中也是如此,無(wú)論該算法是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)還是由人類編寫的。

在AI項(xiàng)目的早期階段,應(yīng)該進(jìn)行很多頭腦風(fēng)暴。這也應(yīng)涉及組織中各個(gè)部門的人員,這將有助于使用功效。目的是確定要解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題。

“對(duì)于許多公司來(lái)說(shuō),問(wèn)題是它們是從對(duì)技術(shù)的需求開(kāi)始的,而不是從實(shí)際的業(yè)務(wù)需求開(kāi)始,” DataRobot的AI戰(zhàn)略副總裁Colin Priest說(shuō)道,“這讓我想起了史蒂夫·喬布斯(Steve Jobs)的一句名言:‘你必須從客戶體驗(yàn)開(kāi)始,然后回到技術(shù)中來(lái)。而不能從這項(xiàng)技術(shù)開(kāi)始,然后試圖找出你要賣掉它的地方?!?/p>

要解決的問(wèn)題也應(yīng)該是具體的(即可以衡量的問(wèn)題),并且要狹窄,不能太寬。Aspen Technology公司APM咨詢高級(jí)總監(jiān)Mike Brooks表示:“這是一小步。不要去犯試圖讓AI適用于所有事物的錯(cuò)誤。在分析了每個(gè)AI計(jì)劃的價(jià)值之后,真正的收益將在解決一個(gè)非常具體的目標(biāo)時(shí)出現(xiàn)。”

盡管估算項(xiàng)目的投資回報(bào)率很重要,但對(duì)方程式成本方面的關(guān)注往往很少。但這可能會(huì)令人失望。畢竟,在公司計(jì)劃中超出預(yù)算永遠(yuǎn)不是一件有趣的事。

凱捷北美執(zhí)行副總裁兼I&D主管杰里·庫(kù)茲(Jerry Kurtz)表示:“希望實(shí)施AI項(xiàng)目的公司應(yīng)首先查看運(yùn)營(yíng)成本,并分析成本結(jié)構(gòu)與最佳實(shí)踐的比較。存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的成本通常占預(yù)算的70%,而僅帶來(lái)價(jià)值的10%。能夠利用AI解決業(yè)務(wù)問(wèn)題的成本僅為成本的30%,并帶來(lái)90%的價(jià)值。如果組織可以減少數(shù)據(jù)成本并改善數(shù)據(jù)質(zhì)量,他們將有更多預(yù)算用于利用AI解決這些業(yè)務(wù)問(wèn)題,例如提高生產(chǎn)力和效率?!?/p>

運(yùn)用AI可能會(huì)給企業(yè)帶來(lái)麻煩。員工可能對(duì)此技術(shù)持懷疑態(tài)度,并可能為工作感到恐懼。這就是為什么需要重點(diǎn)關(guān)注買入的原因,這意味著要清楚地了解收益。它還應(yīng)涉及C-Suite的承諾。根據(jù)O’Reilly最近的一項(xiàng)調(diào)查,考慮到AI的最大瓶頸是缺乏支持的文化。

普華永道全球人工智能負(fù)責(zé)人阿南德·饒(Anand Rao)表示:“企業(yè)要想成功運(yùn)用人工智能,必須擁有一支強(qiáng)大的隊(duì)伍,并擁有正確的員工技能提升計(jì)劃。您不能簡(jiǎn)單地為員工提供AI培訓(xùn)課程;您需要走得更遠(yuǎn),并提供直接的機(jī)會(huì)和激勵(lì)措施,以應(yīng)用他們所學(xué)的知識(shí)。此外,從任何項(xiàng)目開(kāi)始就都需要業(yè)務(wù)利益相關(guān)者和最終用戶,而不僅僅是技術(shù)人員?!?br /> ? ? ?

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