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企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為他們的數(shù)據(jù)已為人工智能做好了準(zhǔn)備，但I(xiàn)T從業(yè)者每天要花費(fèi)數(shù)小時(shí)來(lái)整理數(shù)據(jù)，結(jié)果卻錯(cuò)失了自動(dòng)化機(jī)會(huì)。
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企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可能相信其組織的數(shù)據(jù)已準(zhǔn)備好用于AI，但I(xiàn)T工作者卻講述著截然不同的故事，大多數(shù)人每天要花費(fèi)數(shù)小時(shí)來(lái)整理數(shù)據(jù)。
根據(jù)Capital One（Capital One是一家多元化的金融服務(wù)控股公司，總部位于美國(guó)弗吉尼亞州麥克林。Capital One以數(shù)據(jù)和信息技術(shù)戰(zhàn)略為基礎(chǔ)，最初以信用卡業(yè)務(wù)起家，逐漸發(fā)展成為美國(guó)信用卡發(fā)行機(jī)構(gòu)的前列，并在多個(gè)金融領(lǐng)域拓展業(yè)務(wù)）最近的一項(xiàng)AI準(zhǔn)備情況調(diào)查，近九成企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者表示，其組織的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)已準(zhǔn)備好大規(guī)模構(gòu)建和部署AI。但接受調(diào)查的IT從業(yè)者中，84%的人包括數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)架構(gòu)師和數(shù)據(jù)分析師每天至少要花一小時(shí)來(lái)解決數(shù)據(jù)問(wèn)題。
調(diào)查顯示，70%的IT專(zhuān)業(yè)人員每天花費(fèi)一到四個(gè)小時(shí)來(lái)修復(fù)數(shù)據(jù)問(wèn)題，而14%的IT專(zhuān)業(yè)人員每天花費(fèi)超過(guò)四個(gè)小時(shí)。
供應(yīng)鏈可持續(xù)性數(shù)據(jù)洞察平臺(tái)Worldly（Worldly是一個(gè)供應(yīng)鏈可持續(xù)性數(shù)據(jù)洞察平臺(tái)，它為企業(yè)提供了關(guān)于供應(yīng)鏈、產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的真實(shí)數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)改善影響、合規(guī)和披露所需的洞察力）的首席技術(shù)官John Armstrong(約翰·阿姆斯特朗)【John Armstrong(約翰·阿姆斯特朗)是Worldly的首席技術(shù)官。他負(fù)責(zé)Worldly技術(shù)的開(kāi)發(fā)和戰(zhàn)略路線圖。John在為包括初創(chuàng)企業(yè)、非營(yíng)利組織和上市公司在內(nèi)的各種組織構(gòu)思、架構(gòu)、推出和擴(kuò)展產(chǎn)品方面擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)】表示，這項(xiàng)調(diào)查指出，許多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)部署大多數(shù)人工智能工具所需的數(shù)據(jù)工作存在根本性的誤解。
“有一種觀點(diǎn)認(rèn)為，我們只需向人工智能輸入大量數(shù)據(jù)，它就能解決我們所有的問(wèn)題，”他說(shuō)?！斑@意味著，作為技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，我們的工作是幫助教育我們的受眾什么是可能的，以及實(shí)現(xiàn)他們的目標(biāo)需要做些什么?！?/span>
Armstrong(阿姆斯特朗)補(bǔ)充道，人們對(duì)人工智能的數(shù)據(jù)管理需求存在持續(xù)誤解，其影響巨大。Armstrong(阿姆斯特朗)說(shuō)，當(dāng)他與其他IT領(lǐng)導(dǎo)者交談時(shí)，他們都在努力應(yīng)對(duì)采用人工智能的壓力。
“這是一個(gè)非常大的問(wèn)題，因?yàn)槿绻幚聿划?dāng)，你的組織可能會(huì)花費(fèi)數(shù)百萬(wàn)美元采用錯(cuò)誤的解決方案，而最終卻得到錯(cuò)誤的結(jié)果，”他說(shuō)。
1.誤解人工智能的力量
軟件外包提供商BairesDev（BairesDev是一家領(lǐng)先的近岸軟件發(fā)展和人員增強(qiáng)公司，專(zhuān)注于為客戶(hù)提供高質(zhì)量的技術(shù)服務(wù)。BairesDev提供全方位的軟件開(kāi)發(fā)服務(wù)，包括網(wǎng)站構(gòu)建、移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)和企業(yè)解決方案。公司還提供AI、數(shù)據(jù)科學(xué)、UX/UI設(shè)計(jì)、平臺(tái)和基礎(chǔ)設(shè)施等服務(wù)）的首席技術(shù)官Justice Erolin（賈斯蒂斯·埃羅林）【Justice Erolin（賈斯蒂斯·埃羅林）是BairesDev的首席技術(shù)官。Justice Erolin負(fù)責(zé)將BairesDev的愿景轉(zhuǎn)化為技術(shù)路線圖。他利用自己深厚的管理和工程專(zhuān)業(yè)知識(shí)，規(guī)劃和協(xié)調(diào)各個(gè)工程團(tuán)隊(duì)，以確保他們的輸出達(dá)到市場(chǎng)上的最高標(biāo)準(zhǔn)】補(bǔ)充說(shuō)，這項(xiàng)調(diào)查凸顯了一個(gè)典型的脫節(jié)。
“通常，高管們對(duì)人工智能的前景感到興奮——他們看到它在試點(diǎn)或演示中大放異彩——但他們并不總是能看到讓它在日常工作中發(fā)揮作用的具體細(xì)節(jié)，”他說(shuō)?！斑@就是摩擦產(chǎn)生的地方。”
Erolin（埃羅林）補(bǔ)充道，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的信心通常集中在人工智能模型或算法上，“而不是數(shù)據(jù)質(zhì)量、集成甚至遺留系統(tǒng)等混亂的基礎(chǔ)工作?！?/span>
他說(shuō)，成功的試點(diǎn)項(xiàng)目或表現(xiàn)良好的算法可能會(huì)給企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者帶來(lái)虛假的希望?！皬母蟮慕嵌葋?lái)看，情況可能有所不同，”他補(bǔ)充道。
例如，Erolin（埃羅林）說(shuō)，BairesDev的一位客戶(hù)驚訝地發(fā)現(xiàn)，該公司花費(fèi)了AI項(xiàng)目時(shí)間表的30%來(lái)集成遺留系統(tǒng)。
Erolin（埃羅林）補(bǔ)充道，雖然在AI項(xiàng)目之前應(yīng)該進(jìn)行修復(fù)數(shù)據(jù)問(wèn)題的初步工作，但每天花費(fèi)員工數(shù)小時(shí)來(lái)持續(xù)修復(fù)數(shù)據(jù)問(wèn)題可能是一個(gè)警告信號(hào)，表明組織的數(shù)據(jù)尚未準(zhǔn)備好用于AI。他說(shuō)，準(zhǔn)備好使用AI的組織應(yīng)該能夠自動(dòng)化一些數(shù)據(jù)管理工作。
他說(shuō)道：“如果你花費(fèi)了太多的時(shí)間來(lái)維持?jǐn)?shù)據(jù)和清理的運(yùn)營(yíng)，那么你就無(wú)法利用你的領(lǐng)域?qū)＜襾?lái)完成更大的戰(zhàn)略任務(wù)?！?/span>
2.遺留問(wèn)題
合規(guī)解決方案提供商Evidology Systems（Evidology Systems是一家專(zhuān)業(yè)的監(jiān)管科技公司，專(zhuān)注于提供合規(guī)解決方案，幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)基于原則的法規(guī)遵從性挑戰(zhàn)）的首席技術(shù)官兼創(chuàng)始人Rupert Brown（魯珀特·布朗）【Rupert Brown（魯珀特·布朗）是Evidology Systems的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官。他在公司的發(fā)展、實(shí)施和管理企業(yè)及交易風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。他擁有幾十年的高層管理經(jīng)驗(yàn)，并在一些全球最大和最有影響力的金融機(jī)構(gòu)中發(fā)揮了重要作用】表示，收集和存儲(chǔ)有限數(shù)據(jù)的舊系統(tǒng)是問(wèn)題的一部分。他補(bǔ)充說(shuō)，在某些行業(yè)中，公司正在使用舊式軟件和中間件，而這些軟件和中間件并非為以現(xiàn)代AI模型所需的方式收集、傳輸和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的。
“數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題將在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)限制人工智能技術(shù)的實(shí)用性，”布朗補(bǔ)充道?！?span style="font-size: 16px; font-family: 黑體, SimHei; outline: 0px; color: rgb(64, 118, 0);">限制輸入數(shù)據(jù)字段或強(qiáng)制重復(fù)使用帳號(hào)的傳統(tǒng)系統(tǒng)在行業(yè)中仍然很普遍，這也導(dǎo)致了人工智能無(wú)法理解的糾正。”
Erolin（埃羅林）表示，為了解決期望過(guò)高和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不足的問(wèn)題，首席信息官和IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該注重透明度和協(xié)作。他表示，BairesDev致力于讓非技術(shù)利益相關(guān)者了解AI實(shí)施的現(xiàn)實(shí)和挑戰(zhàn)。
“當(dāng)高管們了解真正的挑戰(zhàn)——以及技術(shù)團(tuán)隊(duì)花在解決這些挑戰(zhàn)上的時(shí)間——他們更有可能投資于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)實(shí)踐并調(diào)整預(yù)期，”他說(shuō)?！瓣P(guān)鍵是讓每個(gè)人都達(dá)成共識(shí)。”
Capital One數(shù)據(jù)工程副總裁Terren Peterson（特倫·彼得森）【Terren Peterson（特倫·彼得森）在Capital One擔(dān)任副總裁職位，具體負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)工程。他是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)專(zhuān)家。他的工作重點(diǎn)在于推動(dòng)公司的技術(shù)發(fā)展和創(chuàng)新，特別是在云計(jì)算和人工智能領(lǐng)域。Terren Peterson在技術(shù)領(lǐng)域有著深厚的背景，他的工作對(duì)于Capital One的技術(shù)戰(zhàn)略和實(shí)施至關(guān)重要】表示，盡管企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的期望與IT從業(yè)者的經(jīng)驗(yàn)似乎存在脫節(jié)，但圍繞生成式AI的炒作最終可能會(huì)為CIO和其他IT領(lǐng)導(dǎo)者提供解決長(zhǎng)期數(shù)據(jù)問(wèn)題所需的資源。他補(bǔ)充說(shuō)，這家金融服務(wù)公司委托進(jìn)行這項(xiàng)調(diào)查是因?yàn)樗约河信d趣部署AI工具來(lái)服務(wù)客戶(hù)。
“數(shù)據(jù)衛(wèi)生、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全都是我們20年來(lái)一直在討論的話題，”彼得森說(shuō)?！拔倚睦镉幸徊糠衷谙?，‘嘿，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是否會(huì)成為一種催化劑，開(kāi)始引起人們對(duì)這類(lèi)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)元素的關(guān)注？’”
他補(bǔ)充道，人工智能革命可能會(huì)推動(dòng)人們認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性。“盡管它可能已經(jīng)積壓在不同CIO的議程中，但現(xiàn)在它的優(yōu)先級(jí)將提高。”
3.小型原型來(lái)救援
盡管許多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者因?yàn)楫?dāng)前的炒作而專(zhuān)注于部署新一代人工智能，但Worldly的Armstrong(阿姆斯特朗)建議IT領(lǐng)導(dǎo)者關(guān)注用例，而不是特定的人工智能技術(shù)。在某些用例中，較舊的人工智能技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可能更適合預(yù)期目的，而且成本要低得多。他指出，與其他一些人工智能工具相比，新一代人工智能消耗了大量能源。
他還建議首席信息官推出小型原型，為他們的組織找到最佳的人工智能用例，但要認(rèn)識(shí)到有些實(shí)驗(yàn)不會(huì)成功。
“實(shí)驗(yàn)不必規(guī)模龐大，但可以培養(yǎng)熟悉感，”他說(shuō)，“它開(kāi)始讓藝術(shù)變得可能。如果要我給出一條戰(zhàn)術(shù)建議，那就是慢慢來(lái)，持續(xù)投資，而不是產(chǎn)品化。”
他補(bǔ)充道，創(chuàng)新往往會(huì)帶來(lái)很多失誤。
“你想積累一套知識(shí)，”Armstrong(阿姆斯特朗)說(shuō)?！懊總€(gè)人都想要迭代、快速失敗、快速發(fā)展，但沒(méi)人想失敗。這在我們這個(gè)行業(yè)里太虛偽了。試試看，如果它有效，你會(huì)想要它，如果它無(wú)效，你會(huì)學(xué)到東西。”
作者：Grant Gross（格蘭特·格羅斯）
譯者：穿山甲
【睿觀：企業(yè)在將人工智能應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中所面臨的一個(gè)普遍問(wèn)題：企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層往往對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備情況過(guò)于樂(lè)觀，而IT團(tuán)隊(duì)則深陷于數(shù)據(jù)質(zhì)量差、數(shù)據(jù)不完整等問(wèn)題中。
許多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為只要有大量數(shù)據(jù)，人工智能就能解決所有問(wèn)題。但實(shí)際上，數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)備工作是人工智能成功的關(guān)鍵。IT團(tuán)隊(duì)每天花費(fèi)大量時(shí)間清理數(shù)據(jù)，這不僅影響了人工智能項(xiàng)目的進(jìn)度，而且浪費(fèi)了大量的人力資源。
企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)人工智能的期望過(guò)高，往往忽視了數(shù)據(jù)集成、遺留系統(tǒng)等基礎(chǔ)問(wèn)題。此外，一些企業(yè)還存在數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問(wèn)題，這些都阻礙了人工智能的應(yīng)用。】
