阻礙AI實現價值的五大障礙及應對措施

Clint Boulton

AI（人工智能）為全球企業提供的巨大發展潛力是毋庸置疑的。但是，戰略上的缺陷、應對變化的方法過少、專業知識的匱乏、普遍缺乏技術理解等現狀使得許多企業難以從AI中獲取更多的價值。

麻省-斯隆管理評論和BCG咨詢集團對2500名企業高管進行了調查，在他們撰寫的報告《AI制勝：先驅與策略，組織行為與技術》中稱，有九成的企業投資了AI項目，但是只有不到40%的企業獲得了商業收益。

AI涵蓋了機器學習（ML）和自然語言處理（NLP）之類的相關技術，這兩類技術均旨在模仿人類的思維。目前AI的運用確實存在許多技術障礙。對此，BCG和Gartner的專家指出了企業部署AI過程中的五大陷阱并給出了解決辦法。

1.AI由IT領導會浪費機會

BCG的合伙人、負責GAMMA人工智能項目的主管Shervin Khodabandeh表示，許多企業采用了與企業資源計劃（ERP）系統相同的模式，即由IT來領導AI的開發和部署。這可以說是一個重大失誤，因為通用的AI解決方案對業務沒有多大幫助。

Khodabandeh舉例說，BCG的一個客戶的IT部門雖然花了8500萬美元購買了一套頂尖的機器學習堆棧和現代化架構，但是這筆投資對于網站和應用程序的提升卻可以說是微乎其微的。

相反，企業應當調整其AI計劃使之與業務戰略相適應。這意味著AI項目不應由IT領導，而應由首席執行官或者是由想通過AI技術獲取收益的業務部門來牽頭。這樣做可以識別出AI能夠在哪些地方提升競爭優勢，并確保對流程做出適當的變更，使AI的投入與產出相匹配。BCG和MIT的研究顯示，88%的受訪者稱，整合了人工智能創新與數字化戰略的AI對他們的業務帶來了影響。

2. 技術陷阱

由IT領導的AI項目通常在技術層面上很不透明，這導致AI項目成為了一個“暗箱操作的”解決方案，沒人知道系統給出的建議是如何推算出來的。由于無法得知其到底能夠實現哪些功能，因此企業往往并不會采納這種方案。MIT和BCG的報告稱，在由首席信息官負責AI項目的企業當中，只有17%的企業從AI項目中獲得了收益。相比之下，在由首席執行官直接負責AI項目的企業當中，這一比例為34%。

從AI項目中獲益的企業已經意識到，AI并不僅僅是一項技術上的機遇，更是一種全新的戰略手段，它需要企業對AI人才、數據和流程變更進行投資。我們也應當從整體的角度看待AI戰略，而不是僅僅探索其中某項技術能做什么。

3. 概念驗證綜合癥

我們之前一定見過這樣一幕：IT錯誤地以為新的技術對象和結構概念驗證無法獲得發展動力，也無法產生業務價值。更糟糕的是，很多正在進行業務轉型的企業也沒有足夠資源進行這類試驗。

Khodabandeh說：“有人認為以概念驗證的方式創建一些AI功能并看看它們是否工作，純粹是浪費時間。我們將這種觀點稱為概念驗證綜合癥。企業往往會說我們嘗試過了，但是它們沒有成效。這種技術與業務成果捆綁在一起的做法非常失敗。”

取而代之的方法是，減少試驗轉而支持“針頭運動”（指組合在一起后足以對商業成果產生巨大影響的每一個細小的步驟和行動方案）。成功的企業會將重點放在優先處理少數幾個關鍵的業務上，通過AI促進增長、提高利潤并創造競爭優勢。這與業務轉型是相統一的。Khodabandeh表示，“成功的話，這些想法將以一種有意義的方式推動‘針頭前進，整個企業也將圍繞著它們進行調整。”

4. 人才和知識阻礙了AI的部署

概念驗證通常由于缺乏人才而無法得到繼續發展。Gartner的分析師Tracy Tsai解釋，這意味著能夠使用AI并了解AI價值的人才很匱乏，或是AI產品經理無法針對特定產品的價值進行有效溝通。有時甚至連數據科學家都無法就AI促進業務發展的方式進行建模。

獲取AI工具的途徑有很多種。在某些情況下，業務線（LoB）可能在內部設置有數據科學家，這些數據科學家可以在IT的支持下構建AI解決方案。有時，業務線和IT都沒有數據科學家團隊，所以他們必須要依靠AI方案提供商。在這種情況下，通常是業務線提出請求，但是他們難以說清自己的具體要求，所以只能依靠IT來選擇解決方案合作伙伴并開發業務用例。因此在一些企業里，雖然AI項目也是由業務線提出并進入到概念驗證階段，但是AI項目是由IT推動的。

按照Tsai的說法，不管企業采取何種方案，IT、業務線和數據科學家都有責任在進行概念驗證之前就對業務預期達成共識。這意味著他們必須在提取數據的本體與分類、如何對輸入的數據進行說明以及如何預估機器學習模型的產出等方面達成一致。為了實現這一目標，企業需要對AI人才進行投資。

5. 流程變更的失敗

很多企業在部署AI技術的同時忽視了流程變更的必要性。例如，當企業利用AI來自動收集客戶數據搞促銷活動時，很可能會出現越權行使部分營銷職能的情況。團隊可能會被重新定位為專注開發新的消費者體驗，但是并不是所有企業都會為其團隊可能出現的類似麻煩做足預案。

Kodabandeh表示，從AI中獲益的企業都將流程變更視為業務戰略中的核心環節，并將AI技術與其整體業務戰略緊密整合在一起。流程變更涉及到要讓AI生產與消費保持一致，并且需要業務、流程、戰略、數據科學和技術團隊之間進行強有力的協作，以創建與目標相匹配的AI。同時企業應建立跨職能團隊的卓越中心，來指導與監管此類流程。

Kodabandeh提醒，AI是一項很有前景的戰略機遇，但是如果企業在處理上不夠謹慎，同樣也會成為重大的戰略風險。因此企業必須認真地將AI整合到自己的核心業務戰略和核心業務流程當中。

本文作者Clint Boulton為美國CIO.com網站資深撰稿人，專門研究IT領導力、首席信息官職能和數字化轉型等問題。

原文網址

https：//www.cio.com/article/3534470/5-hurdles-to-ai-value-and-how-to-overcome-them.html