企業(yè)正在A(yíng)I工具、服務(wù)和內(nèi)部戰(zhàn)略上投入大量資金。但遺憾的是，大額支出并不能保證成功。
“AI無(wú)處不在——正在改變行業(yè)，重塑工作流程，并承諾帶來(lái)無(wú)限可能的未來(lái)，”技術(shù)咨詢(xún)公司Searce的應(yīng)用AI副總裁Paul Pallath說(shuō)。“但每一個(gè)AI成功案例背后，都有一個(gè)默默無(wú)聞的失敗案例：那些從未擴(kuò)大規(guī)模的昂貴試點(diǎn)項(xiàng)目、加劇偏見(jiàn)的模型，以及幾個(gè)月內(nèi)就變得過(guò)時(shí)的系統(tǒng)。”
Pallath表示，成功與失敗之間的差異在于如何實(shí)施、管理和維持AI。“要讓AI發(fā)揮作用，企業(yè)必須避免最常見(jiàn)也最昂貴的錯(cuò)誤。”
以下是企業(yè)在A(yíng)I方面失敗的11種方式，以及避免這些陷阱的建議。
未將用戶(hù)納入AI規(guī)劃
“讓AI計(jì)劃失敗的最快方式?就是把它當(dāng)作一個(gè)技術(shù)項(xiàng)目，而不是業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。”Pallath說(shuō)。“AI不是孤立存在的——它依賴(lài)于人類(lèi)的洞察力、信任和協(xié)作。”
Pallath表示，認(rèn)為只要提供工具就能自動(dòng)吸引用戶(hù)的想法是一個(gè)昂貴的謬誤。“這導(dǎo)致無(wú)數(shù)失敗的案例，其中AI解決方案未被使用，與實(shí)際工作流程不符，或遭到質(zhì)疑。”“AI必須無(wú)縫融入工作流程，與員工的職責(zé)相一致，并得到明確治理的支持。如果沒(méi)有得到認(rèn)可，AI就有可能被低效利用或直接被拒絕，從而使投資無(wú)效。”
Pallath說(shuō)，要從一開(kāi)始就吸引員工參與，讓他們參與到AI的開(kāi)發(fā)中，并促進(jìn)透明度。“共同創(chuàng)建治理框架，確保AI與業(yè)務(wù)現(xiàn)實(shí)保持一致，使團(tuán)隊(duì)能夠信任、改進(jìn)并最大限度地發(fā)揮AI的潛力。”“關(guān)鍵是與員工一起構(gòu)建AI，而不是不顧他們。”
忽視培訓(xùn)和教育
AI的聲譽(yù)不佳，員工擔(dān)心自己的工作會(huì)被機(jī)器取代。領(lǐng)導(dǎo)層有責(zé)任確保人們了解他們的企業(yè)如何使用AI工具和數(shù)據(jù)。
專(zhuān)業(yè)服務(wù)和解決方案公司Genpact的AI/ML全球負(fù)責(zé)人Sreekanth Menon表示，如果沒(méi)有一支接受AI的員工隊(duì)伍，“實(shí)現(xiàn)真正的業(yè)務(wù)影響將具有挑戰(zhàn)性”。“這就要求領(lǐng)導(dǎo)層優(yōu)先考慮數(shù)字優(yōu)先的文化，并積極支持員工度過(guò)轉(zhuǎn)型期。”
Menon說(shuō)，為了減輕員工對(duì)AI的擔(dān)憂(yōu)，領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該提供跨部門(mén)的全面AI培訓(xùn)。“通過(guò)教育員工了解AI如何改進(jìn)他們的工作，而不僅僅是讓工作更快，企業(yè)可以培養(yǎng)一種對(duì)AI的好奇和接受文化，這對(duì)成功至關(guān)重要。”
技術(shù)研究和開(kāi)發(fā)公司MITRE的工程與原型開(kāi)發(fā)副總裁Douglas Robbins表示：“并非所有接觸AI的員工都適合接受同一種類(lèi)型的培訓(xùn)。”“例如，親身參與的開(kāi)發(fā)人員將需要對(duì)AI有不同于采購(gòu)人員的理解水平。”
根據(jù)在線(xiàn)學(xué)習(xí)平臺(tái)Pluralsight最近的一項(xiàng)調(diào)查，95%的IT領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為，如果沒(méi)有能夠有效使用AI工具的員工，AI項(xiàng)目就會(huì)失敗。只不過(guò)只有40%的IT領(lǐng)導(dǎo)者表示，他們的企業(yè)為員工提供了正式的AI培訓(xùn)。
低估切實(shí)可行的AI路線(xiàn)圖的重要性
Robbins說(shuō)，每個(gè)企業(yè)走向AI成熟的道路都會(huì)略有不同。“制定一個(gè)AI路線(xiàn)圖，記錄與任務(wù)相一致的價(jià)值主張，以及何時(shí)、由誰(shuí)以及如何開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署和維持能力。”雖然他是在評(píng)論聯(lián)邦政府機(jī)構(gòu)，但這一建議也適用于任何企業(yè)。
Robbins說(shuō)，達(dá)到實(shí)現(xiàn)目標(biāo)所需的AI成熟度將是一個(gè)多步驟的過(guò)程。“關(guān)注哪些可行以及還存在哪些障礙，對(duì)于指導(dǎo)未來(lái)的工作以及確定在哪里投入資源來(lái)解決可能存在長(zhǎng)期滯后的問(wèn)題(如政策或招聘)至關(guān)重要。”
Robbins說(shuō)，AI成熟度路線(xiàn)圖應(yīng)包括的廣泛類(lèi)別有：戰(zhàn)略和資源;企業(yè)和勞動(dòng)力;技術(shù)推動(dòng)者;數(shù)據(jù)管理;合乎道德、公平和負(fù)責(zé)任的使用;以及性能和應(yīng)用。
輕視數(shù)據(jù)管理
高質(zhì)量數(shù)據(jù)對(duì)AI的成功至關(guān)重要。“沒(méi)有堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，AI的采用幾乎是不可能的，”Genpact的Menon說(shuō)。Genpact和HFS Research對(duì)550名高級(jí)管理人員進(jìn)行的一項(xiàng)最新調(diào)查顯示，42%的人認(rèn)為數(shù)據(jù)質(zhì)量或戰(zhàn)略缺乏是采用AI的最大障礙。Menon說(shuō)，數(shù)據(jù)衛(wèi)生狀況不佳會(huì)破壞AI的成功。
“構(gòu)建一個(gè)集中式數(shù)據(jù)平臺(tái)，以企業(yè)和管理來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，”Menon說(shuō)。“這確保了高質(zhì)量、精心策劃的數(shù)據(jù)，以成功驅(qū)動(dòng)AI模型。”
Clearwater Analytics金融軟件公司的首席產(chǎn)品和技術(shù)官Souvik Das補(bǔ)充道：“質(zhì)量低劣和不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)不僅威脅到?jīng)Q策;還可能導(dǎo)致監(jiān)管失誤。”
企業(yè)需要為數(shù)據(jù)管理建立治理框架。“臨時(shí)數(shù)據(jù)管理已經(jīng)過(guò)時(shí)，結(jié)構(gòu)化框架正在興起，它為角色、責(zé)任和流程(如確保數(shù)據(jù)得到徹底清理，訪(fǎng)問(wèn)受到控制和合規(guī))提供了清晰性和一致性，”Das說(shuō)。
數(shù)據(jù)治理既復(fù)雜又至關(guān)重要，其中有很多陷阱需要避免。
認(rèn)為AI是“設(shè)置好就忘記”的解決方案
AI不是一次性部署。“它是一個(gè)需要不斷監(jiān)控、調(diào)整和優(yōu)化的活系統(tǒng)，”Searce的Pallath說(shuō)。“然而，許多企業(yè)將AI視為即插即用的工具，結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)它變得過(guò)時(shí)了。如果沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的團(tuán)隊(duì)來(lái)維護(hù)和改進(jìn)模型，AI很快就會(huì)失去相關(guān)性、準(zhǔn)確性和業(yè)務(wù)影響力。”
市場(chǎng)變遷、客戶(hù)行為演變以及監(jiān)管變化都可能使曾經(jīng)強(qiáng)大的AI工具變成一種負(fù)擔(dān)，Pallath表示。如果不加以控制，AI可能會(huì)產(chǎn)生過(guò)時(shí)甚至有害的結(jié)果，從而侵蝕信任、收入和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，他說(shuō)。
“建立專(zhuān)門(mén)團(tuán)隊(duì)來(lái)監(jiān)測(cè)AI性能、自動(dòng)化更新以及不斷精煉模型，”Pallath說(shuō)。“將AI視為一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)——一個(gè)依賴(lài)迭代、學(xué)習(xí)和主動(dòng)治理來(lái)持續(xù)提供價(jià)值的系統(tǒng)。成功不僅關(guān)乎部署——還關(guān)乎對(duì)卓越的長(zhǎng)期承諾。”
忽視負(fù)責(zé)任的AI框架
Pallath表示，AI實(shí)施中最危險(xiǎn)的疏忽之一就是沒(méi)有建立強(qiáng)大的道德框架。“如果沒(méi)有明確的負(fù)責(zé)任AI使用指南，企業(yè)就有可能部署帶有偏見(jiàn)的算法、錯(cuò)誤處理敏感數(shù)據(jù)，或追求可能引發(fā)監(jiān)管處罰和聲譽(yù)損害的問(wèn)題用例，”他說(shuō)。
Pallath表示，強(qiáng)大的道德框架不是束縛，而是推動(dòng)AI計(jì)劃與企業(yè)價(jià)值和利益相關(guān)者信任相一致的助力。“從一開(kāi)始就建立全面的負(fù)責(zé)任AI框架，”他說(shuō)。“在每一項(xiàng)AI計(jì)劃中優(yōu)先考慮道德、合規(guī)和透明度。負(fù)責(zé)任的AI不僅僅是減輕風(fēng)險(xiǎn)——它還能建立信任、提高信譽(yù)和業(yè)務(wù)韌性，成為一種競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。”
忽視風(fēng)險(xiǎn)
AI部署與任何其他IT計(jì)劃一樣，都存在風(fēng)險(xiǎn)。其中一些涉及網(wǎng)絡(luò)安全，其他則與數(shù)據(jù)完整性和隱私有關(guān)。
“缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的道德AI考量，會(huì)給管理AI可能帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)(如有偏見(jiàn)的算法和安全漏洞)帶來(lái)挑戰(zhàn)，”Menon說(shuō)。“這些問(wèn)題造成的后果可能很?chē)?yán)重，導(dǎo)致聲譽(yù)受損和法律責(zé)任。”
企業(yè)需要采取措施保護(hù)AI數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)隱私和完整性。
“根據(jù)負(fù)責(zé)任AI的原則以及企業(yè)的信仰和戰(zhàn)略，盡早建立保護(hù)機(jī)制，企業(yè)就能夠緩解風(fēng)險(xiǎn)、贏(yíng)得客戶(hù)信任、從競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手中脫穎而出，并為長(zhǎng)期創(chuàng)新鋪平道路。”
過(guò)快地大規(guī)模部署AI
如果不在少數(shù)幾個(gè)特定領(lǐng)域先測(cè)試AI的概念和應(yīng)用，就在整個(gè)企業(yè)中大規(guī)模應(yīng)用AI，可能會(huì)導(dǎo)致失敗。
“采取分階段的方法，”MITRE的Robbins說(shuō)。“從更簡(jiǎn)單、低侵入性的應(yīng)用開(kāi)始，然后逐步發(fā)展到更復(fù)雜和潛在更具侵入性的應(yīng)用。早期的AI應(yīng)用可以協(xié)助完成數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)語(yǔ)言翻譯和行政自動(dòng)化等任務(wù)。”
Robbins表示，隨著時(shí)間的推移，在建立了治理框架的前提下，可以采用更多先進(jìn)用途，如識(shí)別以前無(wú)法檢測(cè)到的模式。
未考慮現(xiàn)有流程
“隨著AI執(zhí)行的開(kāi)始，至關(guān)重要的是，要同樣重視重新思考工作完成方式的流程，”IT和專(zhuān)業(yè)服務(wù)公司埃森哲的首席AI官Lan Guan說(shuō)。
“企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)‘讓事情發(fā)生’有更高的緊迫感，但如果忽視流程，就會(huì)損害長(zhǎng)期擴(kuò)大通用AI的努力。我們必須避免僅僅使用AI來(lái)放大已經(jīng)出錯(cuò)的東西。”
隨著決策導(dǎo)向的代理AI越來(lái)越多地進(jìn)入企業(yè)，預(yù)計(jì)這個(gè)問(wèn)題會(huì)加劇。
未建立可證明的投資回報(bào)率
不考慮購(gòu)買(mǎi)的投資回報(bào)率，而大量購(gòu)買(mǎi)AI解決方案，是毀掉AI戰(zhàn)略的好方法。
“許多企業(yè)在沒(méi)有將戰(zhàn)略與明確的業(yè)務(wù)目標(biāo)相結(jié)合的情況下急于實(shí)施AI，這使得很難衡量成功，”Menon說(shuō)。“這種缺乏結(jié)合的情況會(huì)阻礙長(zhǎng)期影響和資源優(yōu)化。”
Menon說(shuō)，領(lǐng)導(dǎo)層必須先確定AI的預(yù)期效益，確保戰(zhàn)略支持長(zhǎng)期增長(zhǎng)。“AI耗電量大。不能只是向問(wèn)題投入更多資源，然后寄希望于最好的結(jié)果。相反，領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該仔細(xì)研究每個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的工作流程的成本影響。”
低估衡量成果的重要性
Pallath表示，沒(méi)有衡量的AI就是沒(méi)有問(wèn)責(zé)制的AI。“企業(yè)犯的一個(gè)基本錯(cuò)誤是，在沒(méi)有明確成功指標(biāo)的情況下啟動(dòng)AI計(jì)劃。”他說(shuō)。“如果沒(méi)有強(qiáng)大的衡量框架，就不可能驗(yàn)證AI系統(tǒng)是在提供真正的業(yè)務(wù)價(jià)值，還是在制造技術(shù)債務(wù)。”
無(wú)法量化影響會(huì)削弱當(dāng)前業(yè)績(jī)和未來(lái)投資，Pallath說(shuō)。企業(yè)需要在部署前建立明確的指標(biāo)。“同時(shí)跟蹤技術(shù)性能和業(yè)務(wù)影響，”他說(shuō)。“記住，只有衡量的東西才會(huì)得到改進(jìn)，而且只有衡量了AI的成功，才能復(fù)制和擴(kuò)展。”
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