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AI從實驗場到實際應用

2019-04-03 05:06:04郭濤
網絡安全和信息化 2019年3期
關鍵詞:用戶企業

■ 本刊記者 郭濤

我們應該用什么樣的關鍵詞來回顧和概括2018年人工智能(AI)的發展?興奮、歡欣鼓舞,還是疑慮甚至有一點點擔心?

人們一會兒擔心AI將使機器占據主導地位,人類將迎來“世界末日”;一會兒又歌頌AI將創造一個理想的世界,人們不需要再工作。Infor公司AI產品管理總監Rick Rider認為,這兩個極端依然只是科學幻想。盡管AI將在2019年得到更廣泛的應用,但主要將集中在概念驗證和測試上。集中試驗是AI全面落地的必要前提,也是一項明智的投資決策。

AI的門檻“高”在哪里?

咨詢公司McKinsey的研究顯示,在營業收入超過10億美元的企業中,接近60%至少啟動了AI試驗項目。另 外,Forrester Research預計,未來三年,與AI相關的軟件產生的收入將增加近兩倍,達到29億美元;到2021年,機器人自動化技術將代替全球大約430萬人的工作。似乎已經沒有什么能夠阻擋AI的腳步 。

雖然擁有顯而易見的優勢,但是AI依舊面臨一些嚴峻的挑戰。Infor公司認為,延緩AI落地主要有以下三大因素:

早期成功案例有局限性。許多早期的試驗案例主要圍繞零售和消費應用,而企業應用發展一直比較緩慢。這些早期的成功案例仍有局限性,覆蓋面較窄,通常只適用于一家公司、一種產品或小眾領域。人們很難從與自己所在的市場完全不相關的案例中學習經驗。

沒有確定的最佳做法。AI全面落地的另一個障礙是目前缺乏明確的最佳做法。早期采用AI的組織在記錄AI的落地工作時通常只進行簡要概述,出于保護專利的目的故意模糊其辭。在實施AI方面,企業沒有可以借鑒的詳細操作經驗,需要自行研究。這給企業的AI實踐增加了難度。

未知的財務影響。對AI的財務影響知之甚少是又一個尚未解決的問題。截至目前,媒體報道的成功應用通常集中在技術領域,而且是由IT團隊主導的,而不是需要解決特定的市場問題或達成量化目標的業務經理。這種以技術為中心的方法雖有其自身的價值,但也存在局限性,例如缺乏支持企業用例或投資回報率(ROI)的數據等。

AI在企業應用中落地的門檻究竟“高”在哪?

Rick Rider表示,AI在企業應用中落地,最迫切需要解決的是認識和信任問題。為了讓企業相信AI技術可以擴大業務場景,優化決策,就需要了解這項技術實際是如何發揮作用的。其中,最關鍵的是要找到指導企業完成這一過程的技術,而且不會因為嵌入式代碼或虛假的AI規則引擎讓AI的落地更加復雜化。歸根到底,這是一個高等數學問題,即發現數據的規律并且告知用戶。

另外,還要讓客戶明白,他們并不一定需要更多的IT基礎架構,而要更加關注創造性思維。同時,向云遷移需要解決一些基礎架構方面的問題。因此,開始這類項目的前提是讓客戶轉向托管服務。

從“實驗”到“實用”

AI應用的落地一定要與行業,以及特定的應用場景相結合。Rick Rider指出,在利潤方面具有顯著優勢(要求不斷尋找實現差異化的方法)的行業,或者具有大量與流程相關的數據的行業將最先應用AI。

比如,在制造業,考慮到物聯網的快速興起,以及用戶很難搞清楚其中含義的大量數據涌現,AI將在發現洞察方面發揮顯著優勢。又比如在零售等行業,電子商務的迅速發展導致競爭愈演愈烈,企業用戶可以使用自己的數據作為差異化的因素,實現更高的自動化并獲得更多深刻的洞察。企業用戶可以憑借“數據+智能”找到能夠創造更多價值的新模式,例如設定產品零售價、預測缺貨情況等。

Rick Rider表示,企業如果想在2019年更有效地推動AI落地,需要收集可用于提出大規模實施建議和獲得利益相關者(尤其是財務部門)支持的量化數據。通過AI應用試驗,企業用戶可以進一步明確,在提高生產力、減少浪費、刺激客戶消費和創造新收入等方面哪些措施是行之有效的,哪些是無效的,以及對利潤的影響等。通過收益隨時間的增長,可以證明成本的必要性和合理性。

除了考慮ROI因素以外,詳細的試驗案例記錄可以為后期擴展AI應用提供可擴展的框架,從而幫助企業加快未來全面落地AI的速度。創新型解決方案提供商可以幫助客戶快速啟動試驗項目,采用的方法包括發現決策工具、培訓服務、流程自動化和內置智能工作流程等?!笆褂眠m當的工具,可以將AI應用的探索過程縮短至兩個月?!盧ick Rider表示。

現在,我們更多地看到是一些做數據中心基礎架構或IaaS平臺的廠商,將AI作為一種新的能力嵌入其基礎架構平臺中。那么,AI又是如何與行業應用軟件相結合的呢?

“AI是一項基礎技術,將在所有行業、產品和用例中得到廣泛應用。相比只適用于某個行業中、某個用例的產品,為什么不開發一種適用于所有企業用戶,讓所有業務部門都能利用AI而獲益的解決方案呢?”Rick Rider話鋒一轉,“用戶必須謹慎采用嵌入式AI。根據我們的經驗,幾乎不可能重復使用一種AI技術,因為不同客戶的數據模式千差萬別。然而,通用平臺應提供一個模板,讓客戶可以根據自己的準確需求和數據調整AI。Infor的Coleman AI Platform就是這樣一個平臺?!?/p>

AI可能會讓你徹底改變

毫無疑問,AI將徹底改變用戶的體驗。有朝一日,AI可能會讓你徹底改變使用網頁瀏覽器的正常工作習慣,轉而以全新的方式,與系統和數據進行交互,而且基本不需要額外培訓。另外,AI還可以讓用戶更加關注如何獲取和利用更多業務數據,而不僅僅是關注功能本身。它會讓ERP根據API“以服務為導向”,將數據用于優化業務,而不是迫使用戶依靠難以隨時間升級的標準化流程。

AI將進入每個角落。Gartner指出,2019年,AI將真正與人類生活交織在一起,AI助手將得到快速普及。人們可以通過AI助手安排工作計劃,還可以進行購物、點餐、預定差旅,甚至實現自動駕駛。在企業應用中,AI助手可以提高辦公效率。

Infor最新推出的Coleman數字助手將于2019年春季上市,它能夠快速查找數據,自動完成重復性工作,優化工作流程,幫助員工提高工作效率,并顯著節省組織成本。Coleman是一個十分“聰明”的助手,它可以“聽懂”人的命令,簡化操作。該產品旨在通過實現Infor CloudSuite的自然語言可擴展性和可訪問性,最大程度地發揮人類工作潛力。從用戶的角度來看,Infor Coleman數字助手可以讓工作變得更有趣、更高效。

隨著技術的進步,廠商基于云技術開發出的一系列平臺,將有效縮小企業之間的技能差距,進一步推動AI技術和企業級軟件之間的融合,從而加速AI在企業級應用中的落地。

德勤預計,到2020年,全球約87%的用戶的AI能力將主要來自于融入了AI技術的企業級軟件。Infor認為,2019年,AI將在企業和組織內部逐步接受測試,以驗證其真正的價值,一旦有具體指標證明其價值,預計AI將在2020年得到更廣泛的實施。

舉例來說,2019年醫療機構將開始小規模實施AI,以安全的方式測試流程,為2020年在企業范圍內的全面應用AI做好準備。

談到未來AI將帶來的顯著改變,Rick Rider總結了以下三點:使用傳統Web系統和盯著屏幕工作的用戶會減少;客戶逐漸將他們的數據視為潛在的關鍵差異化資源;企業用戶(而不是數據科學家)將能夠使用和理解AI技術,擁有更多元化、更有創造力的用戶體驗。

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