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超過(guò)三分之一的 IT 專業(yè)人士表示，他們參與的 AI 項(xiàng)目的主要目的不是實(shí)用價(jià)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(lái)更糟糕。
來(lái)源：PeopleImages.com - Yuri A / Shutterstock
隨著各大企業(yè)競(jìng)相啟動(dòng)人工智能項(xiàng)目，許多 IT 專業(yè)人士并不認(rèn)同這些早期努力的價(jià)值。
Dice.com 調(diào)查的36% 的 IT 專業(yè)人士認(rèn)為，他們參與的許多 AI 項(xiàng)目的主要目的是向投資者、董事會(huì)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(shuō)，略多于一半的 IT 專業(yè)人士表示，他們所在組織的 AI 項(xiàng)目具有戰(zhàn)略重要性。不過(guò)，一些 IT 領(lǐng)導(dǎo)者表示，如果有任何 IT 工作者認(rèn)為他們公司的 IT 項(xiàng)目只是擺設(shè)，那就有問(wèn)題了。
供應(yīng)鏈可視化平臺(tái)供應(yīng)商 FourKites 的技術(shù)執(zhí)行副總裁 Sriram Nagaswamy 表示，這不僅僅是員工認(rèn)知問(wèn)題。Nagaswamy 目睹過(guò)許多組織啟動(dòng) AI 項(xiàng)目只是為了給董事會(huì)成員或投資者留下深刻印象。
“這種趨勢(shì)令人擔(dān)憂，”他說(shuō)。“沒(méi)有明確目標(biāo)或可衡量成果的人工智能項(xiàng)目不太可能帶來(lái)真正的價(jià)值。它們通常計(jì)劃不周、執(zhí)行不力，很難證明其價(jià)值。”
他補(bǔ)充道，盡管人工智能在供應(yīng)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(xiàng)目可能會(huì)引發(fā)人們對(duì)該技術(shù)的懷疑。
“這可能會(huì)導(dǎo)致一個(gè)危險(xiǎn)的循環(huán)，決策者對(duì)人工智能的潛力產(chǎn)生懷疑，從而減少未來(lái)的投資，”納加斯瓦米說(shuō)?！伴L(zhǎng)期影響更加令人擔(dān)憂——企業(yè)可能會(huì)落后于戰(zhàn)略性實(shí)施人工智能的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。他們的團(tuán)隊(duì)錯(cuò)過(guò)了關(guān)鍵的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致他們無(wú)法應(yīng)對(duì)未來(lái)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(bǔ)充說(shuō)，問(wèn)題很大一部分在于對(duì)人工智能能力的缺乏了解。在許多情況下，董事會(huì)成員、投資者或高管推動(dòng)的項(xiàng)目并不適合用人工智能來(lái)解決。
“商業(yè)領(lǐng)袖甚至 IT 領(lǐng)袖都沒(méi)有參加一些基本的人工智能知識(shí)課程，”他說(shuō)?！叭藗儗?duì)人工智能解決的問(wèn)題存在一些根本性的誤解，需要不斷保持好奇心和學(xué)習(xí)，不僅是 IT 專業(yè)人士，還有 IT 領(lǐng)導(dǎo)層，以及期待技術(shù)解決方案交付的商業(yè)高管?！?/span>
羅森說(shuō)，在某些情況下，對(duì)人工智能的困惑可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)該技術(shù)能力的期望過(guò)高，而在其他情況下，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者會(huì)推動(dòng)人工智能項(xiàng)目，而實(shí)際上有一個(gè)更簡(jiǎn)單的解決方案可以解決問(wèn)題。
“他們說(shuō)，‘用人工智能來(lái)做這件事’，但這完全不合適，”他補(bǔ)充道?！澳憧赡苡?RPA 機(jī)器人來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，或者用一些自定義代碼來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題?！?/span>
風(fēng)險(xiǎn)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(bǔ)充說(shuō)，當(dāng)高管或董事會(huì)成員推動(dòng)規(guī)劃不周的人工智能項(xiàng)目時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致許多問(wèn)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(biāo)保持一致，并準(zhǔn)備為客戶和利益相關(guān)者帶來(lái)可衡量的影響，高管和董事會(huì)需要優(yōu)先考慮人工智能方面的教育，”她說(shuō)?！巴ㄟ^(guò)建立領(lǐng)導(dǎo)層對(duì)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(jià)值的計(jì)劃或培養(yǎng)誤導(dǎo)性的看法?！?/span>
Landen 補(bǔ)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(dòng)該技術(shù)的道德部署。“這使領(lǐng)導(dǎo)者能夠?qū)Ｗ⒂谔峁┱嬲虡I(yè)價(jià)值的舉措，例如提高運(yùn)營(yíng)效率、增強(qiáng)客戶體驗(yàn)和推動(dòng)創(chuàng)新，”她補(bǔ)充道。
二、尋找靈感
和 Landon 一樣，Allata 的 Rosen 也看到過(guò)一些組織難以找到有針對(duì)性的 AI 項(xiàng)目。他表示，該公司的許多客戶都對(duì)應(yīng)該啟動(dòng)哪些 AI 項(xiàng)目存有疑問(wèn)。
羅森看到很多企業(yè)在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)缺乏明確的方向，他們不清楚哪些 AI 項(xiàng)目能夠滿足自己的業(yè)務(wù)需求。錯(cuò)失良機(jī)的恐懼是真實(shí)存在的。
他說(shuō)，雖然允許員工嘗試人工智能具有一定價(jià)值，但啟動(dòng)規(guī)劃不周的項(xiàng)目可能會(huì)導(dǎo)致一些問(wèn)題，包括不必要的成本、員工資源分配不當(dāng)以及員工流失。
羅森補(bǔ)充道，這種漫無(wú)目的的做法“會(huì)因錯(cuò)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(jī)會(huì)成本，并會(huì)對(duì)員工士氣產(chǎn)生負(fù)面影響，導(dǎo)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(xiàng)目應(yīng)該與真正的商業(yè)目標(biāo)保持一致，并專注于提供支持長(zhǎng)期戰(zhàn)略目標(biāo)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(duì)員工和部門的護(hù)欄。
“成功的公司是那些真正關(guān)注我們所說(shuō)的真正商業(yè)案例的公司，”羅森說(shuō)?！吧虡I(yè)價(jià)值中有一些引人注目的東西，可以給他們帶來(lái)回報(bào)，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(lái)部署它?！?/span>
然而，羅森鼓勵(lì)一定程度的人工智能實(shí)驗(yàn)，以便讓員工熟悉這項(xiàng)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(bǔ)充道，即使最終沒(méi)有成功，推出 POC（概念驗(yàn)證）對(duì)組織來(lái)說(shuō)也是有價(jià)值的。SmythOS 幫助客戶構(gòu)建 AI 代理。他表示，一些 AI 項(xiàng)目可能會(huì)被拋棄，但對(duì)許多組織來(lái)說(shuō)，最大的風(fēng)險(xiǎn)是不采用 AI。
“現(xiàn)在你不能再把牙膏放回管子里了，”他說(shuō)?！斑@是正在發(fā)生的事情。企業(yè)需要接受它?！?/span>
他補(bǔ)充道，人工智能發(fā)展速度太快，很難跟上。不采取行動(dòng)就有可能落后。
?“我確實(shí)相信，絕大多數(shù)大大小小的公司都在努力解決這個(gè)問(wèn)題，”他說(shuō)。“他們?cè)噲D重新培訓(xùn)員工，試圖理解數(shù)據(jù)問(wèn)題。他們?cè)噲D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(xiàng)目的價(jià)值場(chǎng)景
技術(shù)可行性驗(yàn)證：
驗(yàn)證 AI 技術(shù)在特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的可行性，評(píng)估算法的準(zhǔn)確性、效率和魯棒性。
識(shí)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(píng)估：
評(píng)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(shí)別數(shù)據(jù)缺失或偏斜問(wèn)題，為數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注提供指導(dǎo)。
業(yè)務(wù)價(jià)值評(píng)估：
量化 AI 模型對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)的潛在影響，例如提高效率、降低成本、提升用戶體驗(yàn)等。
評(píng)估 AI 項(xiàng)目的投資回報(bào)率（ROI），為決策提供支持。
團(tuán)隊(duì)能力建設(shè)：
培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)成員的 AI 技能，提升組織的 AI 研發(fā)能力。
積累 AI 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，為后續(xù)大規(guī)模部署打下基礎(chǔ)。
風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與規(guī)避：
在早期階段識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)，例如數(shù)據(jù)隱私、算法偏見(jiàn)、模型解釋性等。
采取措施降低風(fēng)險(xiǎn)，確保 AI 項(xiàng)目的合規(guī)性和可持續(xù)性。
技術(shù)選型與架構(gòu)設(shè)計(jì)：
評(píng)估不同的 AI 工具、框架和平臺(tái)，選擇最適合的解決方案。
設(shè)計(jì)合理的 AI 系統(tǒng)架構(gòu)，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和擴(kuò)展性。
為了更全面地評(píng)估 AI POC 項(xiàng)目的價(jià)值，福州睿信企業(yè)管理咨詢有限公司建立一個(gè)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，包括二級(jí)和三級(jí)指標(biāo)。
技術(shù)指標(biāo)：?衡量 AI 模型的性能、效率和魯棒性。
業(yè)務(wù)指標(biāo)：?衡量 AI 項(xiàng)目對(duì)業(yè)務(wù)目標(biāo)的貢獻(xiàn)程度。
風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)：?評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的程度和應(yīng)對(duì)措施。
團(tuán)隊(duì)指標(biāo)：?衡量團(tuán)隊(duì)的學(xué)習(xí)成長(zhǎng)和能力提升。
技術(shù)指標(biāo)：?模型準(zhǔn)確率、召回率、F1值（用于衡量二分類模型性能的一個(gè)指標(biāo)。它綜合考慮了模型的精確率（precision）和召回率（recall））、訓(xùn)練時(shí)間、推理時(shí)間、模型復(fù)雜度等。
業(yè)務(wù)指標(biāo)：?成本節(jié)約、收入增長(zhǎng)、客戶滿意度提升、效率提升等。
風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)：?數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)、算法偏見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)、模型解釋性風(fēng)險(xiǎn)、部署風(fēng)險(xiǎn)等。
團(tuán)隊(duì)指標(biāo)：?掌握的 AI 技術(shù)數(shù)量、參與項(xiàng)目人數(shù)、知識(shí)共享程度、團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率等。
三級(jí)指標(biāo)可以根據(jù)具體項(xiàng)目需求進(jìn)行定制，例如：
模型準(zhǔn)確率：?通過(guò)測(cè)試集上的準(zhǔn)確率來(lái)衡量。
成本節(jié)約：?通過(guò)比較引入 AI 前后的成本支出計(jì)算。
數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)：?通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估矩陣來(lái)評(píng)估。
知識(shí)共享程度：?通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查或知識(shí)庫(kù)訪問(wèn)量來(lái)衡量。
計(jì)算方式：
加權(quán)平均：?根據(jù)不同指標(biāo)的重要性賦予不同的權(quán)重，計(jì)算加權(quán)平均值。
評(píng)分卡：?將每個(gè)指標(biāo)映射到一個(gè)評(píng)分區(qū)間，然后根據(jù)評(píng)分計(jì)算總分。
平衡計(jì)分卡：?將財(cái)務(wù)、客戶、內(nèi)部流程和學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)四個(gè)維度結(jié)合起來(lái)進(jìn)行評(píng)估。
AI POC 項(xiàng)目是企業(yè)探索 AI 應(yīng)用的重要途徑，通過(guò)建立科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，可以更客觀地評(píng)估 POC 項(xiàng)目的價(jià)值，為決策提供數(shù)據(jù)支持。在實(shí)際應(yīng)用中，企業(yè)可以根據(jù)自身的需求和特點(diǎn)，對(duì)上述指標(biāo)體系進(jìn)行調(diào)整和完善。
需要注意的是，AI POC 項(xiàng)目的價(jià)值不僅僅體現(xiàn)在最終的成果上，更重要的是在過(guò)程中積累的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，以及對(duì)組織的長(zhǎng)期影響。】
