毫無疑問，人工智能為全球企業帶來了巨大的潛力。但是，有缺陷的戰略、糟糕的流程變更方法、專業知識的缺乏以及普遍缺乏的對技術的理解，使得許多企業仍然無法從人工智能中獲得價值。

 

據麻省理工學院斯隆管理評論和波士頓咨詢集團(BCG)對2500名企業高管進行的一項調查顯示，在90%的投資人工智能的公司中，不到五分之二的公司表示，他們取得了相應的商業收益。人工智能包括了機器學習(ML)和自然語言處理(NLP)等相關技術，這兩種技術都旨在模仿人類的思維。

 

正如媒體所報道的，在實施人工智能的過程中確實存在著技術障礙，因而BCG和Gartner的專家們討論了在企業中部署人工智能的五個陷阱，以及成功的解決方案。

 

 

BCG負責GAMMA AI業務的合伙人Shervin Khodabandeh說，許多企業都在讓IT來指導AI的開發和部署，對待IT的方式與對待ERP系統的方式非常相似。Khodabandeh說，這是一個重大失誤，因為一般的人工智能解決方案對業務來說沒有什么幫助。

 

當BCG的一個客戶的IT部門花費8500萬美元購買了頂級的ML堆棧和現代架構時，投資只對網站和應用程序產生了微小的改進，Khodabandeh舉例說。

 

相反的，組織應該使它們的人工智能計劃與業務戰略保持一致。這意味著人工智能戰略應該由首席執行官或打算從技術中獲益的業務部門來領導，而不是由IT部門。這樣做將有助于識別出人工智能在哪些方面可以增加競爭優勢，并確保進行正確的流程更改，使得人工智能的生產與消費保持一致。根據BCG和麻省理工學院的數據，有88%的受訪者表示，人工智能對其業務產生了影響，他們將自己的人工智能計劃與數字戰略結合了起來。

 

 

由IT部門領導的人工智能往往有一個狹窄的技術鏡頭，而由此產生的人工智能是一個“黑盒”式的解決方案，對系統如何得出其建議幾乎無法提供可見度。因此，企業回避了解決方案，因為它不理解“系統能為我做什么”。麻省理工學院與BCG的報告顯示，有首席信息官負責人工智能的公司只在17%的案例中看到了價值，而將人工智能直接置于首席執行官掌管之下的公司則有34%。

 

報告從那些在人工智能中獲得價值收益的公司認識到，人工智能不應該僅僅是一個技術機會，而且也應該是一項戰略舉措，它需要在人工智能人才、數據和流程變革等方面進行投資。應該從整體上看待人工智能戰略，而不是只尋求探索這項技術能做什么。

 

 

您以前可能見過這樣的電影:IT被引入到了閃亮的技術對象和構造概念驗證(PoC)當中，但這些概念驗證并沒有獲得吸引力并產生商業價值。此外，正在進行業務轉型的組織對此類實驗的帶寬也很有限。

 

“試圖在PoC中構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’--這種想法是在浪費時間，”Khodabandeh說。“業務部門經常說我們嘗試過，但從未擴大規模。”同樣的，這也是一個將技術與企業成果捆綁在一起的嚴重失敗。

 

相反，你需要減少試驗，從小處著手。成功的企業總能夠專注于少數關鍵的業務重點，而人工智能也有助于促進增長、提高利潤率和創造競爭優勢。這些工作應該與業務轉型工作是統一的。“如果成功了，這些想法就會以一種有意義的方式產生影響，組織也會圍繞這些想法展開行動，”Khodabandeh說。

 

 

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值的技術人才的缺乏，或者意味著無法傳達獨特產品價值的人工智能產品經理的缺乏。有時，即使是數據科學家也無法完全模擬人工智能將如何提振業務。

 

獲取AI工具的途徑也各不相同。在某些情況下，LoB(業務線)可能會有一個內部數據科學家，他能夠在IT的支持下構建AI解決方案。但有時LoB和IT都沒有數據科學家團隊，所以他們會利用AI解決方案提供商。在這些情況下，LoB通常會提出它的請求，但可能會難以清楚地表達它的需求，所以它需要依靠IT來選擇解決方案合作伙伴和開發業務用例。在一些公司，是由IT驅動著AI項目，并在LoB的循環中不斷加入PoC。

 

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

 

 

在實施人工智能時，一些公司往往會忽略所需的流程變更。例如，當企業使用人工智能來自動收集消費者數據以用于促銷活動時，它們可能正在篡奪一些營銷的功能。這個團隊可能會重新定位，并專注于創造新的消費者體驗。但并不是所有的公司都讓自己的團隊做好了應對這種顛覆的準備。

 

最終，“從人工智能中獲得價值的公司將流程變更視為了其業務戰略的核心支柱，并將其人工智能戰略緊密地整合到了其整體業務戰略當中，”Kodabandeh說。

 

流程變更涉及到使人工智能的生產與消費保持一致，這需要業務、流程、戰略、數據科學和技術團隊之間的強有力合作，以創建適合于特定目的的人工智能，Khodabandeh說。創建一個卓越中心的跨職能團隊來致力于引導這樣的過程是有幫助的。

 

“人工智能是一個重要的戰略機遇，但如果公司沒有深思熟慮，它也將是一個重大的戰略風險，”Khodabandeh說。“企業必須認真地將人工智能整合到其核心業務戰略和業務流程之中。”

 

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