超過三分之一的 IT 專業(yè)人士表示，他們參與的 AI 項目的主要目的不是實用價值，而是向投資者和利益相關(guān)者展示他們的組織正在利用 AI 開展工作。以下是為什么情況比表面上看起來更糟糕。
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隨著各大企業(yè)競相啟動人工智能項目，許多 IT 專業(yè)人士并不認同這些早期努力的價值。
Dice.com 調(diào)查的36% 的 IT 專業(yè)人士認為，他們參與的許多 AI 項目的主要目的是向投資者、董事會成員或外部利益相關(guān)者展示公司正在 AI 領(lǐng)域開展工作。
公平地說，略多于一半的 IT 專業(yè)人士表示，他們所在組織的 AI 項目具有戰(zhàn)略重要性。不過，一些 IT 領(lǐng)導者表示，如果有任何 IT 工作者認為他們公司的 IT 項目只是擺設(shè)，那就有問題了。
供應鏈可視化平臺供應商 FourKites 的技術(shù)執(zhí)行副總裁 Sriram Nagaswamy 表示，這不僅僅是員工認知問題。Nagaswamy 目睹過許多組織啟動 AI 項目只是為了給董事會成員或投資者留下深刻印象。
“這種趨勢令人擔憂，”他說。“沒有明確目標或可衡量成果的人工智能項目不太可能帶來真正的價值。它們通常計劃不周、執(zhí)行不力，很難證明其價值。”
他補充道，盡管人工智能在供應鏈管理和其他領(lǐng)域具有巨大潛力，但為了炫耀而推出人工智能項目可能會引發(fā)人們對該技術(shù)的懷疑。
“這可能會導致一個危險的循環(huán)，決策者對人工智能的潛力產(chǎn)生懷疑，從而減少未來的投資，”納加斯瓦米說?！伴L期影響更加令人擔憂——企業(yè)可能會落后于戰(zhàn)略性實施人工智能的競爭對手。他們的團隊錯過了關(guān)鍵的學習經(jīng)驗，導致他們無法應對未來真正的人工智能部署?！?/span>
一、誤解人工智能
數(shù)字咨詢公司 Allata 的首席執(zhí)行官馬特·羅森 (Matt Rosen) 補充說，問題很大一部分在于對人工智能能力的缺乏了解。在許多情況下，董事會成員、投資者或高管推動的項目并不適合用人工智能來解決。
“商業(yè)領(lǐng)袖甚至 IT 領(lǐng)袖都沒有參加一些基本的人工智能知識課程，”他說?！叭藗儗θ斯ぶ悄芙鉀Q的問題存在一些根本性的誤解，需要不斷保持好奇心和學習，不僅是 IT 專業(yè)人士，還有 IT 領(lǐng)導層，以及期待技術(shù)解決方案交付的商業(yè)高管。”
羅森說，在某些情況下，對人工智能的困惑可能會導致對該技術(shù)能力的期望過高，而在其他情況下，企業(yè)領(lǐng)導者會推動人工智能項目，而實際上有一個更簡單的解決方案可以解決問題。
“他們說，‘用人工智能來做這件事’，但這完全不合適，”他補充道?！澳憧赡苡?RPA 機器人來解決這個問題，或者用一些自定義代碼來解決這個問題?！?/span>
風險與合規(guī)解決方案提供商 Diligent 的首席信息官兼首席信息安全官 Monica Landen 補充說，當高管或董事會成員推動規(guī)劃不周的人工智能項目時，可能會導致許多問題，包括數(shù)據(jù)暴露和失去客戶信任。
“為了確保人工智能與戰(zhàn)略目標保持一致，并準備為客戶和利益相關(guān)者帶來可衡量的影響，高管和董事會需要優(yōu)先考慮人工智能方面的教育，”她說?！巴ㄟ^建立領(lǐng)導層對人工智能和道德（合規(guī)）的理解，他們可以幫助避免投資于低價值的計劃或培養(yǎng)誤導性的看法?！?/span>
Landen 補充道，首席信息官和 CAIO 可以幫助開展人工智能教育工作，并推動該技術(shù)的道德部署?！斑@使領(lǐng)導者能夠?qū)Ｗ⒂谔峁┱嬲虡I(yè)價值的舉措，例如提高運營效率、增強客戶體驗和推動創(chuàng)新，”她補充道。
二、尋找靈感
和 Landon 一樣，Allata 的 Rosen 也看到過一些組織難以找到有針對性的 AI 項目。他表示，該公司的許多客戶都對應該啟動哪些 AI 項目存有疑問。
羅森看到很多企業(yè)在進行實驗時缺乏明確的方向，他們不清楚哪些 AI 項目能夠滿足自己的業(yè)務(wù)需求。錯失良機的恐懼是真實存在的。
他說，雖然允許員工嘗試人工智能具有一定價值，但啟動規(guī)劃不周的項目可能會導致一些問題，包括不必要的成本、員工資源分配不當以及員工流失。
羅森補充道，這種漫無目的的做法“會因錯失開發(fā)具有變革潛力的人工智能解決方案而產(chǎn)生巨大的機會成本，并會對員工士氣產(chǎn)生負面影響，導致尋求有意義工作的專業(yè)人士脫離工作?！薄?span style="font-size: 18px; outline: 0px; color: rgb(172, 1, 249);">人工智能項目應該與真正的商業(yè)目標保持一致，并專注于提供支持長期戰(zhàn)略目標的可衡量成果。”
羅森建議嘗試人工智能的組織從路線圖開始，包括針對員工和部門的護欄。
“成功的公司是那些真正關(guān)注我們所說的真正商業(yè)案例的公司，”羅森說?！吧虡I(yè)價值中有一些引人注目的東西，可以給他們帶來回報，然后真正幫助他們弄清楚如何最好地利用哪組數(shù)據(jù)、采用什么治理、采用哪種模型來部署它?！?/span>
然而，羅森鼓勵一定程度的人工智能實驗，以便讓員工熟悉這項技術(shù)并集思廣益尋找可能的用途。
SmythOS 首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人 Michael Umansky 補充道，即使最終沒有成功，推出 POC（概念驗證）對組織來說也是有價值的。SmythOS 幫助客戶構(gòu)建 AI 代理。他表示，一些 AI 項目可能會被拋棄，但對許多組織來說，最大的風險是不采用 AI。
“現(xiàn)在你不能再把牙膏放回管子里了，”他說。“這是正在發(fā)生的事情。企業(yè)需要接受它?！?/span>
他補充道，人工智能發(fā)展速度太快，很難跟上。不采取行動就有可能落后。
?“我確實相信，絕大多數(shù)大大小小的公司都在努力解決這個問題，”他說?！八麄冊噲D重新培訓員工，試圖理解數(shù)據(jù)問題。他們試圖了解從哪里可以獲得這種技術(shù)的最大提升?！?/span>
【睿觀：AI POC 項目的價值場景
技術(shù)可行性驗證：
驗證 AI 技術(shù)在特定業(yè)務(wù)場景下的可行性，評估算法的準確性、效率和魯棒性。
識別技術(shù)瓶頸，為后續(xù)優(yōu)化提供方向。
數(shù)據(jù)質(zhì)量評估：
評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性，為數(shù)據(jù)清洗和特征工程提供依據(jù)。
識別數(shù)據(jù)缺失或偏斜問題，為數(shù)據(jù)采集和標注提供指導。
業(yè)務(wù)價值評估：
量化 AI 模型對業(yè)務(wù)指標的潛在影響，例如提高效率、降低成本、提升用戶體驗等。
評估 AI 項目的投資回報率（ROI），為決策提供支持。
團隊能力建設(shè)：
培養(yǎng)團隊成員的 AI 技能，提升組織的 AI 研發(fā)能力。
積累 AI 項目經(jīng)驗，為后續(xù)大規(guī)模部署打下基礎(chǔ)。
風險識別與規(guī)避：
在早期階段識別潛在的風險，例如數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、模型解釋性等。
采取措施降低風險，確保 AI 項目的合規(guī)性和可持續(xù)性。
技術(shù)選型與架構(gòu)設(shè)計：
評估不同的 AI 工具、框架和平臺，選擇最適合的解決方案。
設(shè)計合理的 AI 系統(tǒng)架構(gòu)，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和擴展性。
為了更全面地評估 AI POC 項目的價值，福州睿信企業(yè)管理咨詢有限公司建立一個綜合評價指標體系，包括二級和三級指標。
技術(shù)指標：?衡量 AI 模型的性能、效率和魯棒性。
業(yè)務(wù)指標：?衡量 AI 項目對業(yè)務(wù)目標的貢獻程度。
風險指標：?評估項目風險的程度和應對措施。
團隊指標：?衡量團隊的學習成長和能力提升。
技術(shù)指標：?模型準確率、召回率、F1值（用于衡量二分類模型性能的一個指標。它綜合考慮了模型的精確率（precision）和召回率（recall））、訓練時間、推理時間、模型復雜度等。
業(yè)務(wù)指標：?成本節(jié)約、收入增長、客戶滿意度提升、效率提升等。
風險指標：?數(shù)據(jù)隱私風險、算法偏見風險、模型解釋性風險、部署風險等。
團隊指標：?掌握的 AI 技術(shù)數(shù)量、參與項目人數(shù)、知識共享程度、團隊協(xié)作效率等。
三級指標可以根據(jù)具體項目需求進行定制，例如：
模型準確率：?通過測試集上的準確率來衡量。
成本節(jié)約：?通過比較引入 AI 前后的成本支出計算。
數(shù)據(jù)隱私風險：?通過風險評估矩陣來評估。
知識共享程度：?通過問卷調(diào)查或知識庫訪問量來衡量。
計算方式：
加權(quán)平均：?根據(jù)不同指標的重要性賦予不同的權(quán)重，計算加權(quán)平均值。
評分卡：?將每個指標映射到一個評分區(qū)間，然后根據(jù)評分計算總分。
平衡計分卡：?將財務(wù)、客戶、內(nèi)部流程和學習與成長四個維度結(jié)合起來進行評估。
AI POC 項目是企業(yè)探索 AI 應用的重要途徑，通過建立科學的評價指標體系，可以更客觀地評估 POC 項目的價值，為決策提供數(shù)據(jù)支持。在實際應用中，企業(yè)可以根據(jù)自身的需求和特點，對上述指標體系進行調(diào)整和完善。
需要注意的是，AI POC 項目的價值不僅僅體現(xiàn)在最終的成果上，更重要的是在過程中積累的經(jīng)驗和教訓，以及對組織的長期影響?！?/strong>
