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許多采用人工智能技術(shù)的組織不但沒有獲得成功，反而陷入了與技術(shù)目標(biāo)脫軌的常見陷阱。那么是哪里出了問題?本文介紹了重回正軌的方法。

人工智能(AI)承諾幫助組織提高生產(chǎn)率、業(yè)務(wù)靈活性和客戶滿意度，同時(shí)縮短將新產(chǎn)品和服務(wù)推向市場所需的時(shí)間。然而，隨著越來越多的IT領(lǐng)導(dǎo)者將他們的組織投入到人工智能科學(xué)中，許多組織并沒有獲得期望的成功。例如，調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC公司在2020年的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，28%的組織的人工智能和機(jī)器語言(ML)計(jì)劃都失敗了。

組織創(chuàng)建有效的人工智能策略需要仔細(xì)的計(jì)劃，設(shè)定明確的目標(biāo)，建立強(qiáng)有力的管理承諾，以及能夠巧妙地避免常見錯(cuò)誤的能力。如果組織當(dāng)前的人工智能策略沒有達(dá)到預(yù)期的效果，則可能有以下7個(gè)原因。

1.員工培訓(xùn)不足

未能充分滿足用戶需求是阻礙人工智能成功部署的最大障礙之一。

美國佩珀代因(Pepperdine)大學(xué)Graziadio商學(xué)院信息系統(tǒng)和技術(shù)管理教授Charla Griffy-Brown警告說：“除非組織對于使用人工智能解決方案做好準(zhǔn)備，否則將無法擴(kuò)大應(yīng)用規(guī)模。這不僅僅是培訓(xùn)，它需要更新策略并提供業(yè)務(wù)支持，而不僅僅是技術(shù)支持。”

全球IT咨詢Infosys公司總裁Ravi Kumar說：“IT領(lǐng)導(dǎo)者必須確保他們的員工得到充分的培訓(xùn)，能夠更好地采用人工智能技術(shù)。他們應(yīng)該有一個(gè)計(jì)劃來教育和授權(quán)他們的團(tuán)隊(duì)與人工智能合作，而不只是使用。”

Grifffy-Brown說：“人工智能需要大家的努力，這一想法應(yīng)該從一開始就融入到這項(xiàng)計(jì)劃中。這可能比人工智能本身更難實(shí)現(xiàn)。”

2.治理缺失或不足

很多組織沒有部署企業(yè)范圍模型的治理標(biāo)準(zhǔn)，人工智能策略將無法有效運(yùn)作或擴(kuò)展。信用評分服務(wù)提供商FICO公司首席分析官Scott Zoldi指出，治理建模有很多方面。

他解釋說：“它必須包含負(fù)責(zé)任的人工智能的概念，這一概念應(yīng)具有健壯性、可解釋性、道德性和高效性。該模型還應(yīng)側(cè)重于標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)部署實(shí)踐，并指定哪些人工智能方法可以使用，哪些不可以使用。最后，人工智能項(xiàng)目需要一個(gè)受管理的模型開發(fā)過程，這樣模型就可以按照組織的標(biāo)準(zhǔn)來創(chuàng)建，并且不受數(shù)據(jù)科學(xué)家的技巧影響。”

3.沒有理解人工智能的真正價(jià)值

專業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)埃森哲公司應(yīng)用智能部門高級董事總經(jīng)理Lan Guan表示：“隨著越來越多的組織能夠使用人工智能，許多組織未能充分認(rèn)識(shí)到該技術(shù)在現(xiàn)實(shí)世界中的投資回報(bào)率優(yōu)勢。將人工智能整合到行業(yè)應(yīng)用的核心價(jià)值鏈中，而不是將其視為附加功能，這一點(diǎn)至關(guān)重要。當(dāng)人工智能被無縫嵌入時(shí)，其價(jià)值追蹤變得更加輕松。”

人工智能價(jià)值發(fā)現(xiàn)路線圖與大多數(shù)其他企業(yè)技術(shù)的路線圖不同。例如，軟件本身就有價(jià)值保護(hù)策略。

Kumar說：“組織應(yīng)該很清楚將獲得什么價(jià)值。由于人工智能缺乏價(jià)值保護(hù)策略，因此其價(jià)值可能是指數(shù)級增長。組織通常不了解如何發(fā)現(xiàn)人工智能用例的全部范圍。此外，企業(yè)對人工智能的支持通常集中在針對性的問題或解決特定的挑戰(zhàn)上，而不一定考慮如何在整個(gè)價(jià)值鏈中使用這一技術(shù)。”

4.忽略將人工智能完全嵌入到現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程中

為了讓人工智能創(chuàng)造價(jià)值，它必須直接嵌入到目標(biāo)業(yè)務(wù)流程中。這不僅意味著業(yè)務(wù)流程需要更改，而且流程中的人員角色也必須適應(yīng)。

管理咨詢機(jī)構(gòu)波士頓咨詢集團(tuán)的高級合伙人兼人工智能聯(lián)合負(fù)責(zé)人Shervin Khodabandeh表示：“對于大多數(shù)平凡而重復(fù)的任務(wù)，人工智能可以使整個(gè)過程自動(dòng)化，并使員工擺脫這些任務(wù)。”

Khodabandeh指出，完全無需人工的自動(dòng)化是人工智能的一項(xiàng)重要優(yōu)勢，但只占該技術(shù)能夠提供的價(jià)值的一小部分。他說，“在我們與行業(yè)領(lǐng)先組織的研究和合作中，我們發(fā)現(xiàn)他們經(jīng)常利用人工智能推動(dòng)業(yè)務(wù)增長，改善客戶體驗(yàn)，并更好地管理風(fēng)險(xiǎn)。行業(yè)領(lǐng)先的組織通過實(shí)施新的人工智能交互模型來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。”

而在客戶服務(wù)方面，不僅僅是人工智能能夠做什么，而且是客服人員如何與人工智能技術(shù)合作，更好地為客戶服務(wù)。Khodabandeh解釋說，“為了真正采用組織學(xué)習(xí)，并看到人工智能系統(tǒng)蓬勃發(fā)展，組織需要在深入了解必須改變的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)流程以及人類和人工智能在新流程中交互的多種可能方式的基礎(chǔ)上，啟動(dòng)人工智能計(jì)劃。”

選擇性也很重要。人工智能已經(jīng)成為IT界的熱門技術(shù)，組織的首席信息官并不希望在人工智能應(yīng)用潮流中落后于人。然而，明尼蘇達(dá)州圣保羅市圣托馬斯大學(xué)應(yīng)用人工智能中心主任Manjeet Rege表示，“在采用人工智能技術(shù)的過程中，許多IT領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為他們必須在應(yīng)對任何可能的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)時(shí)采用人工智能。我們經(jīng)?？吹饺斯ぶ悄懿块T與業(yè)務(wù)部門的集成度不高。”

Rege提議組織可以啟動(dòng)一項(xiàng)人工智能計(jì)劃，該計(jì)劃將在最初的兩到三年內(nèi)由受到影響的業(yè)務(wù)部門提供資金。他解釋說：“這樣，人工智能團(tuán)隊(duì)就有足夠的時(shí)間向業(yè)務(wù)部門展示人工智能提供的好處，與此同時(shí)，各業(yè)務(wù)部門對人工智能技術(shù)產(chǎn)生信心，并愿意在隨后的幾年中為人工智能項(xiàng)目提供資金。”

5.管理和監(jiān)測不足

首席信息官通常是提供5個(gè)“9”正常運(yùn)行時(shí)間的專家。灌輸人工智能的嚴(yán)謹(jǐn)性同樣重要，因?yàn)槭褂眠@項(xiàng)技術(shù)做出的決定往往直接影響組織的業(yè)務(wù)運(yùn)營。Zoldi說：“確保系統(tǒng)正常運(yùn)行的嚴(yán)格程度和確保運(yùn)行人工智能模型的性能，并對其進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，都需要同樣的嚴(yán)格程度。”

Zoldi指出，Corinium Global公司最近發(fā)布的一份在不確定性環(huán)境中構(gòu)建人工智能的研究報(bào)告，該報(bào)告發(fā)現(xiàn)67%的首席數(shù)據(jù)和分析人員沒有監(jiān)控他們的模型，以確保其持續(xù)的準(zhǔn)確性以及防止模型漂移和偏差。他說：“盡管通常被忽視，但人工智能模型的部署和監(jiān)控與核心模型開發(fā)一樣重要，甚至更重要。”

6.缺乏高層管理者支持

許多首席信息官都清楚，有些高級業(yè)務(wù)代表往往缺乏數(shù)據(jù)素養(yǎng)。因此，IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該向他們展示強(qiáng)有力的人工智能策略的影響和收益。

商業(yè)和技術(shù)咨詢機(jī)構(gòu)Capgemini North America公司洞察力和數(shù)據(jù)執(zhí)行副總裁Jerry Kurtz表示，如果組織無法從組織高管那里獲得全部支持，并且沒有正確地對用例進(jìn)行優(yōu)先級排序和創(chuàng)新，那么組織將很難擴(kuò)展其人工智能戰(zhàn)略。”他解釋說：“如果組織看不到短期投資的長期效益和回報(bào)，那么就很難讓人們認(rèn)可這些人工智能戰(zhàn)略，以實(shí)現(xiàn)長期承諾。”

Kurtz承認(rèn)，要讓高層管理人員相信人工智能是一種行之有效的價(jià)值創(chuàng)造技術(shù)，這是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。他說，“組織需要克服這些阻力，但需要精心設(shè)計(jì)的人工智能戰(zhàn)略和路線圖，在業(yè)務(wù)用例識(shí)別/優(yōu)先級確定過程的同時(shí)解決數(shù)據(jù)跟蹤問題，并有效解決擴(kuò)展方面的非技術(shù)性障礙。”

7.忽略預(yù)算管理

組織需要抵制在人工智能技術(shù)采購上花費(fèi)全部預(yù)算的沖動(dòng)。管理咨詢機(jī)構(gòu)Kuroshio consulting公司的執(zhí)行合伙人兼聯(lián)合創(chuàng)始人Krishna Kutty建議說，“組織在實(shí)施人工智能項(xiàng)目中需要留出資金用于交流、培訓(xùn)、工作流程重新設(shè)計(jì)和組織結(jié)構(gòu)變更，這是成功的必要條件。”

Kutty指出，許多組織認(rèn)為，投資于人工智能技術(shù)和相關(guān)的數(shù)據(jù)管理任務(wù)就足以完成這項(xiàng)工作。這是一個(gè)錯(cuò)誤。她警告說，“大多數(shù)問題都發(fā)生在以IT為中心的團(tuán)隊(duì)之外，將組織中的運(yùn)營、財(cái)務(wù)、人力資源、市場營銷等團(tuán)隊(duì)都包含在運(yùn)營和業(yè)務(wù)模型中，以有效地部署人工智能。高效的首席信息官還要與組織其他高管建立伙伴關(guān)系，以確保制定整體的人工智能戰(zhàn)略，并在大規(guī)模部署人工智能技術(shù)方面獲得成功。”