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【51CTO.com快譯】如今，云計算、區(qū)塊鏈、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)這些新技術(shù)已經(jīng)愈演愈烈，甚至這些術(shù)語對非行業(yè)人士也是耳熟能詳。你看看這些場景是不是在工作中似曾相識：在公司的辦公大樓里，領(lǐng)導(dǎo)決策者不停在討論云對部門間的協(xié)作和效率的重要影響，但面對云系統(tǒng)集成的問題卻猶豫不決。某些公司在區(qū)塊鏈的研究和開發(fā)上花費了數(shù)千美元，卻仍在預(yù)研階段，沒有什么可展示的。還有很多公司的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊，他們不斷地分享階段性成果，但遲遲沒有準(zhǔn)備好生產(chǎn)階段。

當(dāng)然對于任何企業(yè)任何人來說，新興技術(shù)的應(yīng)用絕不會一帆風(fēng)順，總會遇到這樣或那樣的挑戰(zhàn)，更何況是在沒有前人的經(jīng)驗借鑒和明確的政策指引的情況下。相比之下制定一份有效可行的路線圖，還不如廣告宣傳更容易植入人心，然而這片熱浪過后，接下來就不得不重新思考，技術(shù)革新不能停留于表面，也不能止于“原型”。

新技術(shù)是如何進(jìn)入市場的?

新技術(shù)通常會有以下幾種方式滲透到市場。比如公司一位高管了解到競爭對手在應(yīng)用一項新技術(shù)上取得了成功;或者一位領(lǐng)導(dǎo)決策者參加了一個會議，看到了利用新技術(shù)創(chuàng)造競爭優(yōu)勢的機(jī)會;也或者是一篇文章或博客開始了這一切。

不過也有一些草根階層在努力將新興技術(shù)運用于他們的工作或者作為創(chuàng)業(yè)的突破口。還有一些公司內(nèi)部的研發(fā)團(tuán)隊也在積極探索感興趣的領(lǐng)域，他們會向領(lǐng)導(dǎo)們極力推薦新技術(shù)，甚至說服他們改變公司的游戲規(guī)則。

公司研發(fā)新技術(shù)新項目通常都從原型的構(gòu)建開始，設(shè)計原型是為了演示一些新技術(shù)如何工作。這些快速易行的解決方案通常比較受限，沒有長遠(yuǎn)的目標(biāo)定位，一開始會忽略可擴(kuò)展性和通用性問題。

畢竟原型很容易創(chuàng)建，而且價格低廉。在這個初始階段，也不需要構(gòu)建生產(chǎn)準(zhǔn)備工作，可能也沒有做長期的規(guī)劃。這有利于公司迅速取得勝利，也為員工的成長、企業(yè)的發(fā)展帶來深遠(yuǎn)的影響。短期內(nèi)獲得的顯著成果固然令人興奮，然而在原型階段之后，項目就停滯不前了。

曾經(jīng)席卷企業(yè)界的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)，同樣面臨著挑戰(zhàn)，它們的進(jìn)一步研究也開始出現(xiàn)瓶頸，甚至“死于原型”。

這些新的技術(shù)在許多商業(yè)應(yīng)用中像一個黑盒子。即使初期階段產(chǎn)生了積極的效果，管理人員也不愿意越過原型階段走向下一個階段。

他們的擔(dān)心不無道理，即使這些“原型”項目，在受控環(huán)境中很容易顯示成功;但是如果人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)失敗時，結(jié)果可能是毀滅性的。對企業(yè)***來說，在不能確保萬無一失的情況下，大規(guī)模拓展新技術(shù)來經(jīng)營業(yè)務(wù)是一個冒險的決定。

毋庸置疑，成功的人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)肯定會替代以前由人類進(jìn)行的工作。這確實讓很多行業(yè)特別是那些對未來自動化持樂觀態(tài)度的人們感到興奮。據(jù)愛德曼2019年的一項調(diào)查顯示，只有30%的公眾對工作場所的人工智能持正面看法。誰愿意承認(rèn)未來他們的角色將會過時? 誰又愿意積極推動可能會丟掉飯碗的技術(shù)?

另外，人工智能也面臨著編程方面的挑戰(zhàn)。招聘和培訓(xùn)一大批具有編程技能的人員和相應(yīng)的管理人員需要大量的資金。因此大多數(shù)企業(yè)還沒有做好心理準(zhǔn)備，只有與投資相匹配的回報才能堅定他們的信念。

然而，那些敢于冒險的人往往會得到豐厚的回報。麥肯錫公司(McKinsey & Company)的調(diào)查顯示，78%的企業(yè)表示，它們從不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用中獲得了顯著或相匹配的價值。只有1%的人在實施后表示“沒有或負(fù)值”。

盡管機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)“很少有人能做到成功”，但在挑戰(zhàn)的背后也給大膽的企業(yè)帶來切實的競爭優(yōu)勢。如果您希望取得那樣的成就，那么在原型開發(fā)之前，請考慮以下五個方面：

1. 考慮財政。把原型開發(fā)集中在有資金潛力的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。如果資金還沒有到位，那就制定一個全面的計劃來確保資金的安全。如果在財務(wù)安全方面有困難，那就不要在原型的概念驗證之外投入太多的時間和精力。

2. 識別問題。無論是部署人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)或是任何其他新技術(shù)方案時，都要清楚自己實現(xiàn)怎樣的目標(biāo)(解決什么問題)。要從業(yè)務(wù)領(lǐng)域的角度考慮原型開發(fā)的可擴(kuò)展性，盡量尋找獲益更多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

注意，并不是所有的原型都能夠帶來收益。有的原型目的在于提供新的價值理念，而有的原型希望最終可實施，理解他們之間的區(qū)別。

3. 制定一個完整的計劃。在開始構(gòu)建原型之前，一定要進(jìn)行頂層設(shè)計和長遠(yuǎn)計劃——在原型階段之后會發(fā)生什么。整個團(tuán)隊對原型階段的目標(biāo)有一個普遍的認(rèn)同和共識，這會體現(xiàn)團(tuán)隊的責(zé)任感，加速項目的進(jìn)展。

4. 投資不同原型。構(gòu)建人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)或其他解決方案的不同原型，有助于企業(yè)將多項業(yè)務(wù)與新技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)而***化投資回報。在將一種原型與另一原型進(jìn)行比較的同時，提高了成功的把握。

5. 制定推廣計劃。原型的成功并不能保證生產(chǎn)的可行性。應(yīng)當(dāng)考慮處于生命周期不同階段的多個級別的原型。建議您采用這種分層模型：***層確認(rèn)價值，第二層驗證可擴(kuò)展性，第三層測試可實施性，***一層形成可作業(yè)化的整體解決方案。

良好的開端等于成功的一半。沒有計劃而開始任何技術(shù)實現(xiàn)都將以失敗告終。

“原型”已經(jīng)朝著正確的方向邁出了一大步，但是你的***目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于簡單地構(gòu)建一個原型。

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等其他新興技術(shù)有著***的發(fā)展前景。要想成功實現(xiàn)理想，必須敢于承擔(dān)一切風(fēng)險，排除萬難，并樹立遠(yuǎn)大的目標(biāo)，真正的創(chuàng)新不僅僅是一個原型，技術(shù)革新永無止境。

原文標(biāo)題：Death by Prototype: Why Just Getting Started Isn’t Enough，作者：Alan Henson

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