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一半AI項目失敗 AI落地道阻且長

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2019年各AI廠商都在強調落地情況,認為市場逐漸回歸理性。

而AI的實際落地也不能盲目樂觀,7月8日IDC發布了《人工智能全球應用趨勢與戰略報告》(Artificial Intelligence Global Adoption Trends & Strategies report),總結了2019年5月對2473家運營中使用AI解決方案的組織的調查結果。整個季度的失敗率高達50%,受訪者認為技能短缺和不切實際的期望是失敗的兩大原因。

理性看待AI作用與挑戰

誠然隨著技術的發展以及與行業的不斷深入融合,AI在視覺識別、語音識別、語音合成、NLP等方面都有了不錯的落地,比如在消費品行業,外出巡店人員可以利用圖象識別檢查商品的陳列情況,了解競品情況及時上報幫助公司決策,大大提高了效率,在鋼鐵行業通過圖像識別進行鋼材質檢,在建筑工地智能數鋼筋,在金融、保險行業利用外呼機器人對顧客進行回訪,電商領域智能客服與人工配合等。

不過AI在在情緒識別、語義分析等方面技術還有待突破,即使落地的場景尚有很多需要提升之處,廣聯達董事長刁志中在今年第二屆數字中國建設峰會上指出,正常情況下人臉識別在智慧工地上的一些場景應用已經比較準確,但是工人在工地干活出一身汗弄一臉灰就不靈了。

數據偏見也是不小的影響,比如求職者跟蹤系統ATS會錯過一些合格的求職者,而隨著國家隊個人信息以及數據隱私的保護越來越嚴格,合規性也是面臨的挑戰之一。

總體來看AI在標準化、流程化以及重復性的工作方面AI找好場景能有不錯的落地,在效率的提升以及節約成本方面產生了價值。

而對于“未來AI會取代人類”的諫言大部分人持樂觀態度,某些需要“智慧”的地方有創業者表示永遠無法替代人類,比如某HR公司CEO說過并不覺得AI在識人斷物方面能有什么特別的建樹。北京航空航天大學李波教授在接受筆者采訪時曾經指出可以把AI看作人類智力的延伸,要理性看待其作用與影響。

合理投入AI可期

AI技術的應用是在局部還是上升到全公司的戰略是每個公司的考量,而技術的引入可能涉及到組織結構和業務運行機制的變化。隨著AI、大數據、云計算等新技術在企業落地,現在很多事由新業務驅動IT的變革。

實際上AI實踐是廠商與企業客戶共同合作的結果,要結合具體場景讓選擇成熟的AI引擎,公司技術人員在引擎之上結合自身行業以及公司特性進行二次開發。

不過,AI的投入是一個長期的過程,對于初創公司應用AI技術而言建立團隊并不容易,大牛也許不是你的菜。外聘AI專家要與公司定位相契合。據筆者了解,國內一家做外貿行業的初創公司在建設AI實驗室時,可謂是一波三折,從國內知名大企挖來了AI專家,但由于與企業發展不符,無法與公司很好的融合,先后換了三位才最終確定人選。這位創業者感嘆道“合適的才是最好的。”

另一方面不能為了AI而AI,比如某國內OA廠商在一次發布會上展示了產品在AI方面的應用,重點講到了語音審批。審批是流程化的,但是就現場演示效果來看語音播報會停頓需要等待,還不如手動審批效率高。有業內人士指出這是典型的雞肋,如果可以通過算法將多個審批事務排列出優先級比語音播報要更有價值。

但是AI的投入回報依然可期,IDC 人工智能戰略副總裁Ritu Jyoti指出:“采用人工智能的組織將推動更好的客戶參與,并加快創新步伐,獲取更高的競爭力,提高利潤率和員工效率。”

其未來也被看好,Gartner在1月份報告中指出,人工智能實施在過去四年中增長了270%,僅去年就增長了37%。預計到2022年,企業人工智能市場的價值將達到61.4億美元。

在機遇與挑戰并存的前路上,對于AI需要更多的理性。

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