人工智能(AI)技術的試點項目在2018年出現激增，因為許多企業測試了機器學習(ML)算法和一系列自動化工具，以鞏固與客戶之間的關系，改善網絡運營工作或增強其網絡安全環境。
受初期成果的鼓舞，首席信息官們正在為下一個挑戰做準備：在整個企業中擴展使用人工智能技術。根據普華永道公司(PwC)的最新研究，在1000名美國企業高管中，有20%的人表示，他們的公司計劃在2019年將人工智能部署在整個企業中。
商業抱負正在飆升。企業正在對這些新興技術進行更多投資，據互聯網數據中心(IDC)預測，到2022年，在認知和人工智能系統方面的支出將達到776億美元，是2018年預測的240億美元的三倍多。
但無論企業的抱負有多大，在擴展使用人工智能的道路上都充滿了危險，諸如戰略沖突和業務重點的轉移，這些都可能扼殺跨部門的合作。缺乏處理技術性工作的人才使問題更加復雜化。
在此，來自普華永道公司、德勤公司和一些初創公司的人工智能專家提供了一些重要建議，當首席信息官們在擴展實施人工智能計劃時，應該予以考慮。
建立一個內部人工智能團隊
初創公司Landing AI的創始人兼首席執行官吳恩達(Andrew Ng)表示，確保獲得高管層的支持，企業應該建立一支人工智能團隊，這會有助于項目在公司內部開展。人工智能團隊可以由首席技術官、首席信息官或開發總監(首席數字官或首席數據官)領導，甚至由首席人工智能官來領導。組建這樣一個團隊將有助于招聘和留住人才。
“利用一個新的人工智能團隊，你能夠將人工智能人才與不同的部門聯系起來，以推動跨職能項目，”吳恩達在去年12月出版的人工智能轉型指南中說。“將出現新的職位描述和新的團隊組織。”吳恩達曾在谷歌和百度公司擔任人工智能團隊的領導角色，他招募了機器學習工程師、數據工程師、數據科學家和人工智能產品經理。然而，吳恩達承認，目前人工智能人才的爭奪是“短期內的零和”。企業必須與招聘人員合作來找到關鍵職位的人才。
引導“公民人工智能”員工和人工智能專家共同工作
人工智能人才的缺乏不應該扼殺人工智能計劃。相反，企業應該利用那些使人工智能和數據科學民主化的工具，包括為人工智能開發人員提供具有用戶友好界面的應用程序，以及為非技術專家制定教育計劃。
企業可以將員工分為三個層次：公民用戶，他們將學習如何使用人工智能增強型應用程序;公民開發人員或高級用戶，他們能夠識別用例和數據集，并可與人工智能專家密切合作以開發新的人工智能應用程序;數據科學家，他們將承擔開發、部署和管理人工智能應用程序的重任，普華永道公司的新服務和新興技術負責人斯科特•利肯斯(Scott Likens)說道，同時他也是整個企業擴展使用人工智能的報告的共同作者。這項工作將需要進行技能提升以縮小人才缺口。
建立卓越中心
利肯斯在普華永道的報告中表示，創建人工智能基礎的最佳方式之一是建立一個人工智能卓越中心(CoE)。該組織將確定技術標準、架構、工具、技術、供應商和知識產權管理，并將確定如何識別用例以及如何制定問責制和負責治理工作。
例如，能源巨頭殼牌公司已經建立了一個數據科學卓越中心，該中心利用人工智能、機器學習和分析技術來解決諸如石油鉆機零件預測性維護等項目問題。普華永道稱，目前有24%的受訪者已建立某種形式的人工智能卓越中心。
通過實驗增加人工智能策略
盡管立即制定人工智能策略可能很有吸引力，但吳恩達表示，大多數公司只有在擁有一些技術經驗之后，才能制定出周全的人工智能策略。
吳恩達建議構建幾個難度較大的人工智能資產，這些資產大體上要有一個一致的策略，但需要量身定制以在行業領域形成優勢，這會使競爭對手很難復制。這需要復雜的數據分析策略來培養業務洞察力。
例如，凱勒•威廉姆斯國際房地產公司(Keller Williams)依靠成千上萬精心整理的有關房屋的數據點和機器學習軟件來改善其房源介紹，該公司首席產品官Neil Dholakia說。房地產經紀人使用凱勒•威廉姆斯公司的應用程序在智能手機上錄制房屋的視頻，該應用程序連接到谷歌的Cloud AutoML軟件。該軟件可立即識別和標記如地板或花崗巖臺面等硬件特征。
Dholakia告訴記者，“這個過程需要從幾天到幾分鐘不等，而且我們的經紀人可以免費使用。”他對機器學習技術在該行業能提供競爭優勢的潛力給予高度評價，并表示他計劃在2019年擴大公司對人工智能技術的使用。
“人工智能策略將指導您的公司創造價值，同時也建立起可防御的護城河，”吳恩達說。 “一旦團隊開始看到初期人工智能項目的成功，并形成對人工智能的更深入理解，您就能夠確定人工智能可以在哪些方面創造最大價值，并將資源集中在這些領域。”
構建負責任的人工智能
使用人工智能的主要障礙之一是解釋人工智能模型如何做出其決策，這是金融等受監管市場的一個突出問題。美國銀行(Bank of America)首席運營和技術官員Cathy Bessant在最近召開的紐約人工智能峰會上說，這就是需要創建一個透明的人工智能模型的重要原因。
組織可以通過回答以下問題來解決這些“黑盒子”問題：組織能否確保這些決策準確無誤?誰對人工智能系統負責?是否有適當的合規控制措施?
成功的人工智能部署會建立對所有這些因素的問責制，以構建“負責任的人工智能”。
實踐參與式設計或以人為本的設計
如何構建負責任的人工智能?根據德勤(Deloitte)最近一份關于企業中人工智能狀態的報告，利益相關者應該采取的第一步是在設計復雜的人工智能實施工作上采取實踐方式。
參與式設計——一種以人為本的設計——將用戶“團體”的需求直接嵌入到設計過程中，以設計出更具可持續性的解決方案。這使設計人員能夠意識到并避免因語境或想象力出現問題而產生無法預料到的狀況。
例如，如果客服中心部署一個聊天機器人以減少員工工作量，則參與式過程會讓客服中心員工、領導團隊成員以及可能與聊天機器人交互的客戶參與其中。
為確保人工智能建立在倫理基礎上，企業應通過“定期審查和評估算法，以確保算法正確運行”，以此來開展參與式設計，德勤公司負責人兼全球數據風險和分析主管Vic Katyal說。最后，企業應該允許第三方來獨立驗證人工智能，這將有助于填補空白，并克服工作盲點。
是好消息嗎?Katyal表示，首席信息官是最常見的高級管理人員，負責代表公司董事會來管理在企業中使用人工智能。
制定溝通策略
由于人工智能將對業務產生重大影響，因此企業應制定溝通計劃以確保各方面協調一致。這項工作將涵蓋投資者關系(解釋人工智能創造價值的理論);政府關系(如有必要的話);客戶(思考戰略營銷);人才(品牌對吸引新鮮血液至關重要);和內部溝通。
“因為如今人們對人工智能的了解仍知之甚少，尤其是通用人工智能被過度炒作，所以人們產生了恐懼、不確定和懷疑，”吳恩達說。“許多員工還擔心他們的工作會被人工智能自動化。明確的內部溝通既可以解釋人工智能，也可以解決員工的擔憂，這將減少內部不愿意采用人工智能的情況。”
企業凈收入額
大多數高管都看好人工智能的前景。德勤公司所調查的1100名IT和業務主管中，有56%的人表示，人工智能將在三年內改變他們的業務。
“人工智能/分析技術領域的軍備競賽將繼續，因為企業需要變得精益、敏捷，并專注于增長，”首席信息官顧問兼Fractal Analytics公司的戰略顧問安迪•沃爾特(Andy Walter)說。 “在目標業務流程中使用人工智能的領導者將會增加整個企業的價值驅動機遇。‘智能化企業’將在總銷售額和凈收入額上都戰勝競爭對手。”
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