阻礙AI實(shí)現(xiàn)價(jià)值的五大障礙及應(yīng)對(duì)措施

Clint Boulton

AI（人工智能）為全球企業(yè)提供的巨大發(fā)展?jié)摿κ俏阌怪靡傻?。但是，?zhàn)略上的缺陷、應(yīng)對(duì)變化的方法過(guò)少、專業(yè)知識(shí)的匱乏、普遍缺乏技術(shù)理解等現(xiàn)狀使得許多企業(yè)難以從AI中獲取更多的價(jià)值。

麻省-斯隆管理評(píng)論和BCG咨詢集團(tuán)對(duì)2500名企業(yè)高管進(jìn)行了調(diào)查，在他們撰寫的報(bào)告《AI制勝：先驅(qū)與策略，組織行為與技術(shù)》中稱，有九成的企業(yè)投資了AI項(xiàng)目，但是只有不到40%的企業(yè)獲得了商業(yè)收益。

AI涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和自然語(yǔ)言處理（NLP）之類的相關(guān)技術(shù)，這兩類技術(shù)均旨在模仿人類的思維。目前AI的運(yùn)用確實(shí)存在許多技術(shù)障礙。對(duì)此，BCG和Gartner的專家指出了企業(yè)部署AI過(guò)程中的五大陷阱并給出了解決辦法。

1.AI由IT領(lǐng)導(dǎo)會(huì)浪費(fèi)機(jī)會(huì)

BCG的合伙人、負(fù)責(zé)GAMMA人工智能項(xiàng)目的主管Shervin Khodabandeh表示，許多企業(yè)采用了與企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）系統(tǒng)相同的模式，即由IT來(lái)領(lǐng)導(dǎo)AI的開發(fā)和部署。這可以說(shuō)是一個(gè)重大失誤，因?yàn)橥ㄓ玫腁I解決方案對(duì)業(yè)務(wù)沒(méi)有多大幫助。

Khodabandeh舉例說(shuō)，BCG的一個(gè)客戶的IT部門雖然花了8500萬(wàn)美元購(gòu)買了一套頂尖的機(jī)器學(xué)習(xí)堆棧和現(xiàn)代化架構(gòu)，但是這筆投資對(duì)于網(wǎng)站和應(yīng)用程序的提升卻可以說(shuō)是微乎其微的。

相反，企業(yè)應(yīng)當(dāng)調(diào)整其AI計(jì)劃使之與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略相適應(yīng)。這意味著AI項(xiàng)目不應(yīng)由IT領(lǐng)導(dǎo)，而應(yīng)由首席執(zhí)行官或者是由想通過(guò)AI技術(shù)獲取收益的業(yè)務(wù)部門來(lái)牽頭。這樣做可以識(shí)別出AI能夠在哪些地方提升競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并確保對(duì)流程做出適當(dāng)?shù)淖兏?，使AI的投入與產(chǎn)出相匹配。BCG和MIT的研究顯示，88%的受訪者稱，整合了人工智能創(chuàng)新與數(shù)字化戰(zhàn)略的AI對(duì)他們的業(yè)務(wù)帶來(lái)了影響。

2. 技術(shù)陷阱

由IT領(lǐng)導(dǎo)的AI項(xiàng)目通常在技術(shù)層面上很不透明，這導(dǎo)致AI項(xiàng)目成為了一個(gè)“暗箱操作的”解決方案，沒(méi)人知道系統(tǒng)給出的建議是如何推算出來(lái)的。由于無(wú)法得知其到底能夠?qū)崿F(xiàn)哪些功能，因此企業(yè)往往并不會(huì)采納這種方案。MIT和BCG的報(bào)告稱，在由首席信息官負(fù)責(zé)AI項(xiàng)目的企業(yè)當(dāng)中，只有17%的企業(yè)從AI項(xiàng)目中獲得了收益。相比之下，在由首席執(zhí)行官直接負(fù)責(zé)AI項(xiàng)目的企業(yè)當(dāng)中，這一比例為34%。

從AI項(xiàng)目中獲益的企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到，AI并不僅僅是一項(xiàng)技術(shù)上的機(jī)遇，更是一種全新的戰(zhàn)略手段，它需要企業(yè)對(duì)AI人才、數(shù)據(jù)和流程變更進(jìn)行投資。我們也應(yīng)當(dāng)從整體的角度看待AI戰(zhàn)略，而不是僅僅探索其中某項(xiàng)技術(shù)能做什么。

3. 概念驗(yàn)證綜合癥

我們之前一定見(jiàn)過(guò)這樣一幕：IT錯(cuò)誤地以為新的技術(shù)對(duì)象和結(jié)構(gòu)概念驗(yàn)證無(wú)法獲得發(fā)展動(dòng)力，也無(wú)法產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。更糟糕的是，很多正在進(jìn)行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的企業(yè)也沒(méi)有足夠資源進(jìn)行這類試驗(yàn)。

Khodabandeh說(shuō)：“有人認(rèn)為以概念驗(yàn)證的方式創(chuàng)建一些AI功能并看看它們是否工作，純粹是浪費(fèi)時(shí)間。我們將這種觀點(diǎn)稱為概念驗(yàn)證綜合癥。企業(yè)往往會(huì)說(shuō)我們嘗試過(guò)了，但是它們沒(méi)有成效。這種技術(shù)與業(yè)務(wù)成果捆綁在一起的做法非常失敗?！?/p>

取而代之的方法是，減少試驗(yàn)轉(zhuǎn)而支持“針頭運(yùn)動(dòng)”（指組合在一起后足以對(duì)商業(yè)成果產(chǎn)生巨大影響的每一個(gè)細(xì)小的步驟和行動(dòng)方案）。成功的企業(yè)會(huì)將重點(diǎn)放在優(yōu)先處理少數(shù)幾個(gè)關(guān)鍵的業(yè)務(wù)上，通過(guò)AI促進(jìn)增長(zhǎng)、提高利潤(rùn)并創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型是相統(tǒng)一的。Khodabandeh表示，“成功的話，這些想法將以一種有意義的方式推動(dòng)‘針頭前進(jìn)，整個(gè)企業(yè)也將圍繞著它們進(jìn)行調(diào)整?！?p>

4. 人才和知識(shí)阻礙了AI的部署

概念驗(yàn)證通常由于缺乏人才而無(wú)法得到繼續(xù)發(fā)展。Gartner的分析師Tracy Tsai解釋，這意味著能夠使用AI并了解AI價(jià)值的人才很匱乏，或是AI產(chǎn)品經(jīng)理無(wú)法針對(duì)特定產(chǎn)品的價(jià)值進(jìn)行有效溝通。有時(shí)甚至連數(shù)據(jù)科學(xué)家都無(wú)法就AI促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展的方式進(jìn)行建模。

獲取AI工具的途徑有很多種。在某些情況下，業(yè)務(wù)線（LoB）可能在內(nèi)部設(shè)置有數(shù)據(jù)科學(xué)家，這些數(shù)據(jù)科學(xué)家可以在IT的支持下構(gòu)建AI解決方案。有時(shí)，業(yè)務(wù)線和IT都沒(méi)有數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，所以他們必須要依靠AI方案提供商。在這種情況下，通常是業(yè)務(wù)線提出請(qǐng)求，但是他們難以說(shuō)清自己的具體要求，所以只能依靠IT來(lái)選擇解決方案合作伙伴并開發(fā)業(yè)務(wù)用例。因此在一些企業(yè)里，雖然AI項(xiàng)目也是由業(yè)務(wù)線提出并進(jìn)入到概念驗(yàn)證階段，但是AI項(xiàng)目是由IT推動(dòng)的。

按照Tsai的說(shuō)法，不管企業(yè)采取何種方案，IT、業(yè)務(wù)線和數(shù)據(jù)科學(xué)家都有責(zé)任在進(jìn)行概念驗(yàn)證之前就對(duì)業(yè)務(wù)預(yù)期達(dá)成共識(shí)。這意味著他們必須在提取數(shù)據(jù)的本體與分類、如何對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行說(shuō)明以及如何預(yù)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的產(chǎn)出等方面達(dá)成一致。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，企業(yè)需要對(duì)AI人才進(jìn)行投資。

5. 流程變更的失敗

很多企業(yè)在部署AI技術(shù)的同時(shí)忽視了流程變更的必要性。例如，當(dāng)企業(yè)利用AI來(lái)自動(dòng)收集客戶數(shù)據(jù)搞促銷活動(dòng)時(shí)，很可能會(huì)出現(xiàn)越權(quán)行使部分營(yíng)銷職能的情況。團(tuán)隊(duì)可能會(huì)被重新定位為專注開發(fā)新的消費(fèi)者體驗(yàn)，但是并不是所有企業(yè)都會(huì)為其團(tuán)隊(duì)可能出現(xiàn)的類似麻煩做足預(yù)案。

Kodabandeh表示，從AI中獲益的企業(yè)都將流程變更視為業(yè)務(wù)戰(zhàn)略中的核心環(huán)節(jié)，并將AI技術(shù)與其整體業(yè)務(wù)戰(zhàn)略緊密整合在一起。流程變更涉及到要讓AI生產(chǎn)與消費(fèi)保持一致，并且需要業(yè)務(wù)、流程、戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)科學(xué)和技術(shù)團(tuán)隊(duì)之間進(jìn)行強(qiáng)有力的協(xié)作，以創(chuàng)建與目標(biāo)相匹配的AI。同時(shí)企業(yè)應(yīng)建立跨職能團(tuán)隊(duì)的卓越中心，來(lái)指導(dǎo)與監(jiān)管此類流程。

Kodabandeh提醒，AI是一項(xiàng)很有前景的戰(zhàn)略機(jī)遇，但是如果企業(yè)在處理上不夠謹(jǐn)慎，同樣也會(huì)成為重大的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)。因此企業(yè)必須認(rèn)真地將AI整合到自己的核心業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和核心業(yè)務(wù)流程當(dāng)中。

本文作者Clint Boulton為美國(guó)CIO.com網(wǎng)站資深撰稿人，專門研究IT領(lǐng)導(dǎo)力、首席信息官職能和數(shù)字化轉(zhuǎn)型等問(wèn)題。

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https：//www.cio.com/article/3534470/5-hurdles-to-ai-value-and-how-to-overcome-them.html