BCG和Gartner的專家表示，人工智能的試驗規(guī)模已經(jīng)很大了，但想要從部署中獲取價值依然頗具挑戰(zhàn)性。他們建議將IT與業(yè)務的協(xié)作作為一種解決方案。

毫無疑問，人工智能為全球企業(yè)帶來了巨大的潛力。但是，有缺陷的戰(zhàn)略、糟糕的流程變更方法、專業(yè)知識的缺乏以及普遍缺乏的對技術的理解，使得許多企業(yè)仍然無法從人工智能中獲得價值。

據(jù)麻省理工學院斯隆管理評論和波士頓咨詢集團（BCG）對2500名企業(yè)高管進行的一項調(diào)查顯示，在90%的投資人工智能的公司中，不到五分之二的公司表示，他們?nèi)〉昧讼鄳纳虡I(yè)收益。人工智能包括了機器學習（ML）和自然語言處理（NLP）等相關技術，這兩種技術都旨在模仿人類的思維。

正如媒體所報道的，在實施人工智能的過程中確實存在著技術障礙，因而BCG和Gartner的專家們討論了在企業(yè)中部署人工智能的五個陷阱，以及成功的解決方案。

1.IT主導的人工智能導致了機會的浪費

BCG負責GAMMA AI業(yè)務的合伙人Shervin Khodabandeh說，許多企業(yè)都在讓IT來指導AI的開發(fā)和部署，對待IT的方式與對待ERP系統(tǒng)的方式非常相似。Khodabandeh說，這是一個重大失誤，因為一般的人工智能解決方案對業(yè)務來說沒有什么幫助。

當BCG的一個客戶的IT部門花費8500萬美元購買了頂級的ML堆棧和現(xiàn)代架構時，投資只對網(wǎng)站和應用程序產(chǎn)生了微小的改進，Khodabandeh舉例說。

相反的，組織應該使它們的人工智能計劃與業(yè)務戰(zhàn)略保持一致。這意味著人工智能戰(zhàn)略應該由首席執(zhí)行官或打算從技術中獲益的業(yè)務部門來領導，而不是由IT部門。這樣做將有助于識別出人工智能在哪些方面可以增加競爭優(yōu)勢，并確保進行正確的流程更改，使得人工智能的生產(chǎn)與消費保持一致。根據(jù)BCG和麻省理工學院的數(shù)據(jù)，有88%的受訪者表示，人工智能對其業(yè)務產(chǎn)生了影響，他們將自己的人工智能計劃與數(shù)字戰(zhàn)略結合了起來。

2.“技術陷阱”

由IT部門領導的人工智能往往有一個狹窄的技術鏡頭，而由此產(chǎn)生的人工智能是一個“黑盒”式的解決方案，對系統(tǒng)如何得出其建議幾乎無法提供可見度。因此，企業(yè)回避了解決方案，因為它不理解“系統(tǒng)能為我做什么”。麻省理工學院與BCG的報告顯示，有首席信息官負責人工智能的公司只在17%的案例中看到了價值，而將人工智能直接置于首席執(zhí)行官掌管之下的公司則有34%。

報告從那些在人工智能中獲得價值收益的公司認識到，人工智能不應該僅僅是一個技術機會，而且也應該是一項戰(zhàn)略舉措，它需要在人工智能人才、數(shù)據(jù)和流程變革等方面進行投資。應該從整體上看待人工智能戰(zhàn)略，而不是只尋求探索這項技術能做什么。

3.PoC綜合癥

您以前可能見過這樣的電影：IT被引入到了閃亮的技術對象和構造概念驗證（PoC）當中，但這些概念驗證并沒有獲得吸引力并產(chǎn)生商業(yè)價值。此外，正在進行業(yè)務轉型的組織對此類實驗的帶寬也很有限。

“試圖在PoC中構建一些人工智能想法，然后看看它是否有效--我們稱之為‘PoC綜合癥’--這種想法是在浪費時間，”Khodabandeh說。“業(yè)務部門經(jīng)常說我們嘗試過，但從未擴大規(guī)模?！蓖瑯拥?，這也是一個將技術與企業(yè)成果捆綁在一起的嚴重失敗。

相反，你需要減少試驗，從小處著手。成功的企業(yè)總能夠專注于少數(shù)關鍵的業(yè)務重點，而人工智能也有助于促進增長、提高利潤率和創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。這些工作應該與業(yè)務轉型工作是統(tǒng)一的?！叭绻晒α?，這些想法就會以一種有意義的方式產(chǎn)生影響，組織也會圍繞這些想法展開行動，”Khodabandeh說。

4.人才和知識的差距阻礙了人工智能的采用

由于人才缺口，PoC往往無法獲得足夠的吸引力。Gartner分析師Tracy Tsai表示，這可能意味著能夠與人工智能合作并理解其價值的技術人才的缺乏，或者意味著無法傳達獨特產(chǎn)品價值的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的缺乏。有時，即使是數(shù)據(jù)科學家也無法完全模擬人工智能將如何提振業(yè)務。

獲取AI工具的途徑也各不相同。在某些情況下，LoB（業(yè)務線）可能會有一個內(nèi)部數(shù)據(jù)科學家，他能夠在IT的支持下構建AI解決方案。但有時LoB和IT都沒有數(shù)據(jù)科學家團隊，所以他們會利用AI解決方案提供商。在這些情況下，LoB通常會提出它的請求，但可能會難以清楚地表達它的需求，所以它需要依靠IT來選擇解決方案合作伙伴和開發(fā)業(yè)務用例。在一些公司，是由IT驅動著AI項目，并在LoB的循環(huán)中不斷加入PoC。

不管公司走哪條路，Tsai說IT、LoB和數(shù)據(jù)科學家都有責任在建立PoC之前達成一致的期望。這意味著它們所提取的數(shù)據(jù)的本體和分類需要是一致的;包括如何解釋輸入;以及ML模型的輸出結果。要做到這一點，企業(yè)需要通過招聘、提升技能和重新雇傭人工智能生產(chǎn)商及其消費者來投資人才。

5.流程更改的失敗

在實施人工智能時，一些公司往往會忽略所需的流程變更。例如，當企業(yè)使用人工智能來自動收集消費者數(shù)據(jù)以用于促銷活動時，它們可能正在篡奪一些營銷的功能。這個團隊可能會重新定位，并專注于創(chuàng)造新的消費者體驗。但并不是所有的公司都讓自己的團隊做好了應對這種顛覆的準備。

最終，“從人工智能中獲得價值的公司將流程變更視為了其業(yè)務戰(zhàn)略的核心支柱，并將其人工智能戰(zhàn)略緊密地整合到了其整體業(yè)務戰(zhàn)略當中，”Kodabandeh說。

流程變更涉及到使人工智能的生產(chǎn)與消費保持一致，這需要業(yè)務、流程、戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)科學和技術團隊之間的強有力合作，以創(chuàng)建適合于特定目的的人工智能，Khodabandeh說。創(chuàng)建一個卓越中心的跨職能團隊來致力于引導這樣的過程是有幫助的。

“人工智能是一個重要的戰(zhàn)略機遇，但如果公司沒有深思熟慮，它也將是一個重大的戰(zhàn)略風險，”Khodabandeh說?！捌髽I(yè)必須認真地將人工智能整合到其核心業(yè)務戰(zhàn)略和業(yè)務流程之中?！?/p>