Maria Korolov
人工智能正在迅速成為企業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。無(wú)論是提高效率,尋找新商機(jī),還是與時(shí)俱進(jìn),亦或是想在競(jìng)爭(zhēng)中取得領(lǐng)先,各行各業(yè)的企業(yè)都在探索人工智能的商業(yè)優(yōu)勢(shì),僅在過去的一年中人工智能的采用率就增加了兩倍。
對(duì)于一些企業(yè)來(lái)說,這意味著從頭開始構(gòu)建人工智能系統(tǒng)。但是市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Gartner表示,找到合適的人才既困難又價(jià)格不菲,而且85%的人工智能項(xiàng)目有很高的失敗風(fēng)險(xiǎn)。即使項(xiàng)目構(gòu)建成功了,市場(chǎng)上的供應(yīng)商也可能很快就會(huì)以更低的成本提供更好的產(chǎn)品,這些產(chǎn)品不僅集成了更多功能而且擁有更直觀的用戶界面,更重要的是它們會(huì)被定期升級(jí)。再或者,當(dāng)企業(yè)正在使用的平臺(tái)被免費(fèi)升級(jí)或添加了新的人工智能功能,那么企業(yè)千辛萬(wàn)苦為自己量身開發(fā)的人工智能產(chǎn)品很可能會(huì)變成雞肋。
另一方面,使用商業(yè)化產(chǎn)品可以在投資量少的情況下快速體驗(yàn)許多不同人工智能技術(shù)。IBM負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)和Watson AI的總經(jīng)理Rob Thomas表示,要想在人工智能方面取得成功,數(shù)量非常重要。Thomas說:“我會(huì)鼓勵(lì)客戶嘗試100個(gè)人工智能試點(diǎn)項(xiàng)目。不是一個(gè),也不是兩個(gè),而是100個(gè)。它們中的一半可能沒有任何作用,但是只要另一半能夠有效果就可以帶來(lái)回報(bào)?!?/p>
他表示,市場(chǎng)上已有一些輕量級(jí)的商業(yè)工具,并且只需花上幾周的時(shí)間便可部署運(yùn)行。此外,在其他平臺(tái)和系統(tǒng)中內(nèi)置人工智能的嵌入式人工智能的概念也在興起。
以下是企業(yè)在決定是選擇現(xiàn)成的人工智能解決方案,還是自己構(gòu)建解決方案時(shí)需要考慮的一些因素。
確保旅客愉快的旅行體驗(yàn)
據(jù)加拿大多倫多機(jī)場(chǎng)管理局統(tǒng)計(jì),每年有近5000萬(wàn)乘客來(lái)到加拿大最大、最繁忙的多倫多皮爾遜機(jī)場(chǎng)。然而在機(jī)場(chǎng)工作的49000名員工中,只有1600人專注于管理、運(yùn)營(yíng)和技術(shù)工作。
其中一項(xiàng)工作是負(fù)責(zé)值機(jī)臺(tái),以便乘客能夠使用這些設(shè)備更快地辦理登機(jī)手續(xù)。 當(dāng)值機(jī)臺(tái)發(fā)生故障或紙張耗盡時(shí),它們會(huì)發(fā)送出警報(bào)。然而,從收到警報(bào)到重新啟動(dòng)并再次運(yùn)行平均需要1小時(shí)12分鐘。
機(jī)場(chǎng)管理局信息服務(wù)交付副主任John Thompson指出,這是一個(gè)問題。知道機(jī)器何時(shí)發(fā)生故障或紙張或墨水用完,這不是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的計(jì)算工作。有些機(jī)器會(huì)比其他機(jī)器更加繁忙,或者在一天中的不同時(shí)間被不同程度地使用。因此機(jī)場(chǎng)決定使用智能分析以解決這一問題。
他說;“通過預(yù)測(cè)分析,我們可以知道機(jī)器什么時(shí)候會(huì)用完紙張,所以我們可以更快地,甚至是在紙張用完之前到達(dá)那里?!辈贿^,他也同時(shí)指出,機(jī)場(chǎng)沒有足夠的資源從零開始構(gòu)建自己的工具?!拔覀円呀?jīng)不再自己構(gòu)建任何東西了,因?yàn)槲艺J(rèn)為沒有人會(huì)感謝你開發(fā)自己的軟件?!?/p>
去年,機(jī)場(chǎng)開始使用基于云的Symphony Summit人工智能系統(tǒng)對(duì)票務(wù)系統(tǒng)展開內(nèi)部IT支持,不過這需要幾個(gè)月的時(shí)間來(lái)實(shí)現(xiàn)和配置機(jī)場(chǎng)的工作流程。Thompson認(rèn)為,從一個(gè)小項(xiàng)目開始著手,這是實(shí)施人工智能的好方法?!叭绻阍噲D通過大拆大建的方式部署人工智能,那么它們通常也不會(huì)很好地運(yùn)行。慢慢來(lái),一次只嘗試這一技術(shù)的一個(gè)方面。我的座右銘是:欲速則不達(dá)?!?/p>
商業(yè)化人工智能解決方案正在興起
Gartner分析師Svetlana Sicular認(rèn)為,多倫多機(jī)場(chǎng)管理局的經(jīng)驗(yàn)代表了大多數(shù)企業(yè)嘗試人工智能的方式,因?yàn)楹芏嗥髽I(yè)都選擇購(gòu)買而不是自己構(gòu)建?!坝幸稽c(diǎn)現(xiàn)在正變得越來(lái)越清晰,那就是自己動(dòng)手行不通。因?yàn)楹茈y找到擁有這種技能的人才,就算找到了成本也很高,因?yàn)樗械钠髽I(yè)都在尋找同樣的人才?!?/p>
與此同時(shí),平臺(tái)供應(yīng)商越來(lái)越多地將人工智能嵌入到他們的系統(tǒng)中,只需點(diǎn)擊一下按鍵即可使用這一技術(shù)。此外,將人工智能工具嵌入自己平臺(tái)的供應(yīng)商已經(jīng)建立起了極為龐大且組織良好的培訓(xùn)數(shù)據(jù)池。
例如,Salesforce擁有大量標(biāo)記和分類信息,可以分析趨勢(shì)和模式,然后為客戶提供最常見或最急需的分析。供應(yīng)商也可從規(guī)模經(jīng)濟(jì)中受益,他們可以聘請(qǐng)非常專業(yè)的人才來(lái)開發(fā)和改進(jìn)他們的人工智能模型。
Sicular指出,這才是真正關(guān)鍵的數(shù)據(jù)?!皬拈L(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,數(shù)據(jù)是企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)的最大一塊。這也是像谷歌這樣的公司能夠如此成功的原因,因?yàn)樗麄冎廊绾潍@取機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)以及如何利用它?!毕啾戎?,一些企業(yè)僅限于自己收集的數(shù)據(jù),或者通過購(gòu)買方式獲得的培訓(xùn)數(shù)據(jù)集。
曾擔(dān)任VMware首席技術(shù)官、現(xiàn)擔(dān)任風(fēng)險(xiǎn)投資公司General Catalyst Partners常務(wù)董事的Steve Herrod表示,商業(yè)工具還可提供其他優(yōu)勢(shì)。例如,與尋找會(huì)使用公司自產(chǎn)系統(tǒng)的人相比,找到熟悉商業(yè)工具的人要更加容易。此外,供應(yīng)商還在其平臺(tái)上提供了免費(fèi)或低成本的培訓(xùn)?!爱?dāng)有能夠勝任企業(yè)工作的產(chǎn)品時(shí),最好使用現(xiàn)成的商業(yè)化產(chǎn)品。隨著時(shí)間的推移,我們將擁有越來(lái)越多現(xiàn)成的商業(yè)化人工智能軟件。這些軟件將大大擠壓我們自己構(gòu)建差異化功能的需求?!?/p>
何時(shí)自己構(gòu)建人工智能工具
購(gòu)買現(xiàn)成的人工智能工具十分快捷方便,但是有時(shí)企業(yè)別無(wú)選擇,只能從頭開始構(gòu)建。這種情況包括數(shù)據(jù)、模型極其敏感或是屬于專有的,再或者是根本沒有可用的商業(yè)化工具。
例如,專注于公用事業(yè)的軟件公司EnergySavvy已經(jīng)建立了專利算法來(lái)分析公用事業(yè)客戶的能源使用模式。該公司工程副總裁Kalpana Narayanaswamy稱:“我們近十年來(lái)一直為公用事業(yè)客戶提供服務(wù),這讓我們有機(jī)會(huì)深度了解他們的項(xiàng)目是如何運(yùn)作的,他們是如何分割數(shù)據(jù)的,以及如何從中獲取洞察力?!?/p>
她說,解決這些問題需要了解公用事業(yè)企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)作方式。“你必須知道如何應(yīng)用它們。這就是問題的所在?!睘榇?,該公司建立了一個(gè)專注于行業(yè)專業(yè)知識(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)機(jī)構(gòu)。另外,她認(rèn)為分析平臺(tái)本身是建立在開源技術(shù)之上,這也是EnergySavvy之所以能夠超越對(duì)手為客戶提供的基本見解、基本定位和基本定制的原因。
人工智能組件既是企業(yè)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的核心,也是一個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別點(diǎn)。一般來(lái)說,當(dāng)企業(yè)的人工智能技術(shù)是一個(gè)差異化因素時(shí),那么就很難通過現(xiàn)成的商業(yè)化系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
Dialpad是一家總部位于舊金山的企業(yè)VoIP服務(wù)提供商。該公司的首席戰(zhàn)略官Dan O'Connell表示,盡管市場(chǎng)上有現(xiàn)成的商業(yè)化語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理系統(tǒng),但是該公司還是從頭開始構(gòu)建了自己的VoiceAI系統(tǒng)。
他說:“我們只能選擇一種速度較慢、缺乏準(zhǔn)確性,并且非常昂貴的API?!盌ialpad最終決定自己聘請(qǐng)自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別專家和數(shù)據(jù)科學(xué)家,以及擁有計(jì)算神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位的人。
通過自己從頭開始構(gòu)建,該公司實(shí)現(xiàn)了一些獨(dú)特的功能。例如,除了實(shí)時(shí)通話記錄,它還具有現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)、情緒分析和實(shí)時(shí)智能筆記等功能。他指出,“這讓團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)采用更為科學(xué)的方法理解和處理對(duì)話?!?/p>
需要避開的陷阱
技術(shù)咨詢和系統(tǒng)集成公司Insight的首席技術(shù)官Brandon Ebken表示,并非每家企業(yè)都需要建立自己的人工智能技術(shù)。他說:“但是當(dāng)你越接近核心業(yè)務(wù)流程并有能力改變客戶體驗(yàn),那么你就越有可能需要進(jìn)行某種類型的定制?!?/p>
開始得越早就能獲得越多的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。他說:“我不建議任何人采取等待觀望的態(tài)度。人工智能今天就擺在這里,它們已經(jīng)不再是科幻小說中的東西。幾乎所有的客戶都有某種類型的人工智能計(jì)劃。人工智能正在推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,采取等待態(tài)度的客戶將會(huì)被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手超越,或是錯(cuò)失一些巨大的機(jī)會(huì)?!?/p>
另一個(gè)可能需要自己構(gòu)建解決方案的情況是存在隱私因素,例如在受到嚴(yán)格監(jiān)管的金融和醫(yī)療保健行業(yè)。
Booz Allen Hamilton的負(fù)責(zé)人Lauren Neal指出,許多商業(yè)翻譯引擎需要將數(shù)據(jù)上傳到云端,但是政府用戶和受監(jiān)管行業(yè)的用戶希望確保他們的數(shù)據(jù)安全。她說:“他們寧愿選擇本地解決方案,從而將這些數(shù)據(jù)放在本地以確保數(shù)據(jù)安全。但是可以設(shè)置這種模式的商業(yè)化人工智能工具并不多?!?/p>
她補(bǔ)充道,很多企業(yè)還擔(dān)心遭到供應(yīng)商鎖定。對(duì)于使用平臺(tái)供應(yīng)商的內(nèi)置人工智能工具的公司來(lái)說,尤其如此?!斑@樣一來(lái),他們就可能缺乏了靈活性?!?/p>
由于目前技術(shù)正在快速變化,因此被鎖定在單個(gè)供應(yīng)商的人工智能技術(shù)中將會(huì)讓企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)。
兩全其美的舉措
對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說,自己構(gòu)建與購(gòu)買并不是一個(gè)二選一或非此及彼的決定。相反,他們的策略是能買到就買,買不到就自己構(gòu)建。
為Workday、Ondeck Capital和Paycor等企業(yè)客戶提供人工智能輔助銷售指導(dǎo)的ExecVision公司首席技術(shù)官Reuben Firmin表示:“我們目前采取的就是兩條腿走路的策略。我們?cè)谑褂矛F(xiàn)成的工具進(jìn)行情緒分析,同時(shí)也構(gòu)建了自己的工具。當(dāng)有現(xiàn)成的工具時(shí),我們就沒有必要再?gòu)念^來(lái)一遍?!痹陧?xiàng)目開始時(shí)進(jìn)行這項(xiàng)研究是很重要的,可以避免浪費(fèi)精力。
他還專門警告稱:“企業(yè)不應(yīng)忽視傳統(tǒng)的選項(xiàng)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)足以滿足許多項(xiàng)目的需求。很多工程師都被深度學(xué)習(xí)所吸引,但是并非所有屬于人工智能范疇的項(xiàng)目都需要這樣的學(xué)習(xí)?!?/p>
當(dāng)商業(yè)化工具可用時(shí),企業(yè)可能需要進(jìn)行自定義集成,添加專門的代碼或配置。技術(shù)咨詢公司PCM的高級(jí)副總裁Herb Hogue指出,“沒有任何現(xiàn)成的解決方案可以解決所有人工智能需求和業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。大多數(shù)解決方案都有核心框架、應(yīng)用程序或SaaS產(chǎn)品,但是企業(yè)仍然需要進(jìn)行修改、增強(qiáng)或使其符合現(xiàn)有的業(yè)務(wù)。這就是我的經(jīng)驗(yàn)?!?/p>
位于費(fèi)城的數(shù)字解決方案提供商Anexinet的分析主管Brian Atkiss表示,包括亞馬遜、谷歌、微軟和IBM在內(nèi)的大多數(shù)主要云服務(wù)提供商都有能力輕松構(gòu)建定制化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和人工智能系統(tǒng)平臺(tái)。
此外,這些巨頭還為常用功能提供現(xiàn)成的組件和API,例如自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、光學(xué)字符識(shí)別和聊天機(jī)器人等等。
許多企業(yè)都有足夠的內(nèi)部數(shù)據(jù)用于用例。與使用來(lái)自商業(yè)化工具的通用且可廣泛獲取的數(shù)據(jù)相比,模型使用針對(duì)每個(gè)用例的完全自定義數(shù)據(jù)集將會(huì)更加準(zhǔn)確。
數(shù)字咨詢服務(wù)公司Sparkhound的業(yè)務(wù)自動(dòng)化總經(jīng)理Richard Salinas表示,具有大量?jī)?nèi)置功能的平臺(tái)可讓企業(yè)的開發(fā)團(tuán)隊(duì)更加專注于業(yè)務(wù)流程和用戶體驗(yàn)。他稱:“人們普遍存在一種誤解,認(rèn)為從頭開始構(gòu)建應(yīng)用程序意味著可以獲得極大的靈活性。”
本文作者M(jìn)aria Korolov過去20年一直關(guān)注新興技術(shù)和新興市場(chǎng)。
原文網(wǎng)址
https://www.cio.com/article/3387618/ai-technology-when-to-build-when-to-buy.html