【51CTO.com原創(chuàng)稿件】作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，人工智能正在創(chuàng)造新的強(qiáng)大引擎，深度地融入到政務(wù)、教育、醫(yī)療、交通、金融等各行各業(yè)，重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)各環(huán)節(jié)，催生了各種新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新模式，改變著人們的生產(chǎn)和生活方式。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，人工智能正在幫助他們轉(zhuǎn)型升級(jí)、提質(zhì)增效。同時(shí)，人工智能也是業(yè)務(wù)增長(zhǎng)、改善客戶體驗(yàn)和增進(jìn)員工體驗(yàn)的關(guān)鍵推動(dòng)力。

基于此，眾多公司已經(jīng)開(kāi)始利用人工智能來(lái)推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并且取得了成效。早些時(shí)候，IBM 委托 Forrester Consulting來(lái)探索眾企業(yè)如何將 AI 變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，并產(chǎn)出了報(bào)告《克服 AI 規(guī)?；魍局械恼系K》。該探索通過(guò)對(duì)518 位掌管公司數(shù)據(jù)、AI 和分析戰(zhàn)略的全球 IT、數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)線決策者的在線調(diào)查，發(fā)現(xiàn)人工智能對(duì)他們的生存至關(guān)重要：有62％ 的公司表示人工智能改善了其客戶體驗(yàn)，有60％ 的公司實(shí)現(xiàn)了收入增長(zhǎng)，58％的公司提高了盈利能力。在獲得數(shù)據(jù)方面，有64％ 的公司提高了數(shù)據(jù)管理效率，59％ 的公司提高了分析效率。此外，很多其他業(yè)務(wù)的收益也在涌現(xiàn)，例如提高員工生產(chǎn)力和增加客戶獲取率與保留率等。

總體來(lái)說(shuō)，有半數(shù)的公司認(rèn)為擴(kuò)展人工智能（ AI ）有助于保持企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，39％ 的公司則認(rèn)為它能成就企業(yè)的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位。有位受訪者表示：“全球各行各業(yè)都在投資于 AI。如果你不同樣投資于 AI，那么永遠(yuǎn)會(huì)被甩在后面。”由此可見(jiàn)，對(duì) AI 退避三舍實(shí)乃下下策 。而擁抱AI，才能讓企業(yè)充滿活力和競(jìng)爭(zhēng)力。

AI落地的痛點(diǎn)，數(shù)據(jù)首當(dāng)其沖

雖然大多數(shù)的公司都已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了要獲得并維持行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位，AI能力不可或缺，也在積極為AI做準(zhǔn)備，但是在實(shí)施過(guò)程中，往往會(huì)遇到一些困難?！犊朔?AI 規(guī)模化征途中的障礙》的報(bào)告稱(chēng)，約有90％的受訪者承認(rèn)難以在整個(gè)公司擴(kuò)展 AI 用例的數(shù)量。

在業(yè)界，關(guān)于AI落地的痛點(diǎn)也多有闡述，大家普遍認(rèn)為數(shù)據(jù)稀缺是AI落地的一大痛點(diǎn)。雖然當(dāng)今的大數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，但是經(jīng)過(guò)處理的、真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)不多，影響了AI的學(xué)習(xí)。第二，獲取數(shù)據(jù)和研發(fā)產(chǎn)品的成本高，同時(shí)，與算力相關(guān)的基礎(chǔ)架構(gòu)的建設(shè)、集成、維護(hù)以及各種處理器的功耗也是AI重要的成本支出。第三，AI技術(shù)人員不足，無(wú)法支撐后期產(chǎn)品和技術(shù)的迭代。

Forrester的《克服 AI 規(guī)?；魍局械恼系K》報(bào)告也證實(shí)了這些觀點(diǎn)：有90％ 的公司難以在整個(gè)企業(yè)中擴(kuò)展AI，其中一大重要原因便是數(shù)據(jù)。參與這項(xiàng)研究的多半受訪者承認(rèn)，他們對(duì)自身的 AI 數(shù)據(jù)需求知之甚少。再者，無(wú)法連接多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)整合問(wèn)題也是公司面臨的一大數(shù)據(jù)問(wèn)題。沒(méi)有精心管理、維護(hù)的數(shù)據(jù)，AI計(jì)劃注定會(huì)以失敗告終，從而導(dǎo)致成本增加、錯(cuò)過(guò)截止期限和產(chǎn)生監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)。

的確，數(shù)據(jù)是樣本訓(xùn)練的前提條件，只有經(jīng)過(guò)采集、存儲(chǔ)、分析、處理等方式，從各種類(lèi)型的海量數(shù)據(jù)中獲得的有價(jià)值的信息，才能為人工智能提供堅(jiān)實(shí)的素材基礎(chǔ)。AI系統(tǒng)的優(yōu)劣在一定程度上取決于訓(xùn)練時(shí)使用的數(shù)據(jù)。報(bào)告指出，企業(yè)的數(shù)據(jù)問(wèn)題通常分為三大類(lèi)，如下圖所示：

1、數(shù)據(jù)質(zhì)量。質(zhì)量問(wèn)題是企業(yè)面臨的頭號(hào)數(shù)據(jù)挑戰(zhàn) (58％)。缺乏精心管理的 AI 系統(tǒng)訓(xùn)練數(shù)據(jù) (45％) 和數(shù)據(jù)治理問(wèn)題 (40％)，可能會(huì)導(dǎo)致情形愈發(fā)復(fù)雜化。因此，不足一半的公司對(duì)確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的能力缺乏信心也就不足為奇。

2、 整合。缺乏整合也是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。就數(shù)據(jù)科學(xué)/機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)和分析/商業(yè)智能平臺(tái)而言，超過(guò) 50％ 的公司苦于解決數(shù)據(jù)整合問(wèn)題。這就是為何三分之一以上的受訪者對(duì)連接多個(gè)數(shù)據(jù)源的能力缺乏信心的原因。

3、 缺乏了解。在調(diào)查中，最令人不安的發(fā)現(xiàn)或許是：52％ 的受訪者對(duì)自身的 AI 數(shù)據(jù)需求知之甚少。如果企業(yè)連自己的需求都不了解，那么他們難逃這兩種命運(yùn)：或則操之過(guò)急地盲目實(shí)施注定敗北的 AI 計(jì)劃，或則更糟的是全然不去嘗試。

人員和技術(shù)的挑戰(zhàn)不容忽視

人工智能發(fā)展日新月異,伴隨而來(lái)的就是AI領(lǐng)域人才需求激增?！犊朔?AI 規(guī)?；魍局械恼系K》報(bào)告顯示，數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)科學(xué)及相關(guān)開(kāi)發(fā)技能，是大多數(shù)企業(yè)都缺乏的，而這些都與AI的落地實(shí)施有密切聯(lián)系。此外，未能全面采用最佳實(shí)踐，以及分析團(tuán)隊(duì)和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)之間的失調(diào)，更是加劇了企業(yè)團(tuán)隊(duì)技能不足的挑戰(zhàn)。

配備技藝嫻熟的員工不僅對(duì) AI 計(jì)劃取得成功至關(guān)重要，而且對(duì)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)提高員工生產(chǎn)力的目標(biāo)也很關(guān)鍵。

適當(dāng)?shù)墓ぞ呤笰I的落地事半功倍

除了專(zhuān)業(yè)技能，多數(shù)公司還缺乏適當(dāng)?shù)墓ぞ?。在調(diào)查中，58％ 的受訪者表示缺乏用于開(kāi)發(fā)高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的工具及平臺(tái)，50％的受訪者表示需要開(kāi)發(fā)解決方案，來(lái)運(yùn)作這些模型，還有 50％ 的受訪者表示缺乏用于在生產(chǎn)中監(jiān)控模型的解決方案。此外，在開(kāi)源的大背景下，還引起了另一個(gè)問(wèn)題：56％ 的受訪者表示他們不具備對(duì)開(kāi)源 ML 編程模型和框架的充分支持，另外 50％ 的受訪者則在奮力實(shí)施和維護(hù)開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。

Forrester的專(zhuān)業(yè)建議

AI 是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要源泉，面對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量、整合，人才和工具的匱乏等痛點(diǎn)， 企業(yè)應(yīng)當(dāng)制定并執(zhí)行適當(dāng)?shù)膽?zhàn)略，以擴(kuò)展 AI 用例，保持、提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。Forrester 經(jīng)過(guò)深入調(diào)查后，給出了一些重要建議。

1、 建立由業(yè)務(wù)、技術(shù)和 AI 專(zhuān)業(yè)人員組成的 AI 先鋒團(tuán)隊(duì)，以審視關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程和客戶交互中的 AI 機(jī)會(huì)。根據(jù)技術(shù)的可行性和對(duì)所在企業(yè)行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位的影響，來(lái)確定用例的優(yōu)先級(jí)。

2、數(shù)據(jù)科學(xué)家對(duì)于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能 AI 模型至關(guān)重要。然而在轉(zhuǎn)化過(guò)程中，除了數(shù)據(jù)科學(xué)家之外，業(yè)務(wù)分析師、開(kāi)發(fā)人員、運(yùn)營(yíng)專(zhuān)業(yè)人員和項(xiàng)目經(jīng)理，都是不可或缺的角色，企業(yè)需要建設(shè)一支由這些人員組成的AI工程團(tuán)隊(duì)，將開(kāi)發(fā)模型中的技術(shù)問(wèn)題及時(shí)地解決掉。

3、與所有技術(shù)一樣，AI 將自動(dòng)化執(zhí)行某些流程，增強(qiáng)員工的能力，并為工作者創(chuàng)建全新的角色。Forrester 建議企業(yè)對(duì)于每個(gè) AI 用例，都創(chuàng)建角色來(lái)代表可能受 AI 解決方案影響的現(xiàn)有員工和客戶。從每個(gè)角色的角度分析 AI 解決方案如何影響相應(yīng)角色。這樣的操作有助于人們了解技術(shù)如何改善公司、客戶體驗(yàn)及其角色。

4、引起企業(yè)高層的關(guān)注和重視。既要告知其初期AI用例的成功之處，也要羅列出大規(guī)模實(shí)施 AI 用例時(shí)更為全面的技術(shù)和組織要求，使他們了解大規(guī)模實(shí)施 AI 所需要做出的投資。

IBM 助力企業(yè)加速人工智能之旅

四個(gè)破局之術(shù)雖然對(duì)AI的落地有效，但是企業(yè)實(shí)施起來(lái)絕非易事，資金、人員力量的不足，使得企業(yè)很難進(jìn)行下去。這種情況下，IBM Cloud Pak for Data可以說(shuō)是一個(gè)福音。 IBM Cloud Pak for Data是一個(gè)全面集成的數(shù)據(jù)和 AI 平臺(tái)，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供現(xiàn)代化的方式，在收集數(shù)據(jù)階段，讓數(shù)據(jù)變得簡(jiǎn)單且易于訪問(wèn)。無(wú)論數(shù)據(jù)位于何處、結(jié)構(gòu)如何、類(lèi)型如何，都可以收集。在組織數(shù)據(jù)階段，可以通過(guò)清洗、記錄、治理數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，之后用智慧的方法分析數(shù)據(jù)，以可信任的、透明的方式構(gòu)建和擴(kuò)展人工智能，充分利用人工智能模型來(lái)賦能企業(yè)獲得新的洞察，并作出更好、更智能的決策。最后，借助于預(yù)測(cè)、自動(dòng)化和優(yōu)化，把人工智能應(yīng)用到整個(gè)企業(yè)實(shí)踐，引入到各個(gè)部門(mén)和各種流程中，進(jìn)而幫助企業(yè)轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)模式，加速人工智能之旅。

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