人工智能

一半AI项目失败 AI落地道阻且长

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2019年各AI厂商都在强调落地情况,认为市场逐渐回归理性。

而AI的实际落地也不能盲目乐观,7月8日IDC发布了《人工智能全球应用趋势与战略报告》(Artificial Intelligence Global Adoption Trends & Strategies report),总结了2019年5月对2473家运营中使用AI解决方案的组织的调查结果。整个季度的失败率高达50%,受访者认为技能短缺和不切实际的期望是失败的两大原因。

理性看待AI作用与挑战

诚然随着技术的发展以及与行业的不断深入融合,AI在视觉识别、语音识别、语音合成、NLP等方面都有了不错的落地,比如在消费品行业,外出巡店人员可以利用图象识别检查商品的陈列情况,了解竞品情况及时上报帮助公司决策,大大提高了效率,在钢铁行业通过图像识别进行钢材质检,在建筑工地智能数钢筋,在金融、保险行业利用外呼机器人对顾客进行回访,电商领域智能客服与人工配合等。

不过AI在在情绪识别、语义分析等方面技术还有待突破,即使落地的场景尚有很多需要提升之处,广联达董事长刁志中在今年第二届数字中国建设峰会上指出,正常情况下人脸识别在智慧工地上的一些场景应用已经比较准确,但是工人在工地干活出一身汗弄一脸灰就不灵了。

数据偏见也是不小的影响,比如求职者跟踪系统ATS会错过一些合格的求职者,而随着国家队个人信息以及数据隐私的保护越来越严格,合规性也是面临的挑战之一。

总体来看AI在标准化、流程化以及重复性的工作方面AI找好场景能有不错的落地,在效率的提升以及节约成本方面产生了价值。

而对于“未来AI会取代人类”的谏言大部分人持乐观态度,某些需要“智慧”的地方有创业者表示永远无法替代人类,比如某HR公司CEO说过并不觉得AI在识人断物方面能有什么特别的建树。北京航空航天大学李波教授在接受笔者采访时曾经指出可以把AI看作人类智力的延伸,要理性看待其作用与影响。

合理投入AI可期

AI技术的应用是在局部还是上升到全公司的战略是每个公司的考量,而技术的引入可能涉及到组织结构和业务运行机制的变化。随着AI、大数据、云计算等新技术在企业落地,现在很多事由新业务驱动IT的变革。

实际上AI实践是厂商与企业客户共同合作的结果,要结合具体场景让选择成熟的AI引擎,公司技术人员在引擎之上结合自身行业以及公司特性进行二次开发。

不过,AI的投入是一个长期的过程,对于初创公司应用AI技术而言建立团队并不容易,大牛也许不是你的菜。外聘AI专家要与公司定位相契合。据笔者了解,国内一家做外贸行业的初创公司在建设AI实验室时,可谓是一波三折,从国内知名大企挖来了AI专家,但由于与企业发展不符,无法与公司很好的融合,先后换了三位才最终确定人选。这位创业者感叹道“合适的才是最好的。”

另一方面不能为了AI而AI,比如某国内OA厂商在一次发布会上展示了产品在AI方面的应用,重点讲到了语音审批。审批是流程化的,但是就现场演示效果来看语音播报会停顿需要等待,还不如手动审批效率高。有业内人士指出这是典型的鸡肋,如果可以通过算法将多个审批事务排列出优先级比语音播报要更有价值。

但是AI的投入回报依然可期,IDC 人工智能战略副总裁Ritu Jyoti指出:“采用人工智能的组织将推动更好的客户参与,并加快创新步伐,获取更高的竞争力,提高利润率和员工效率。”

其未来也被看好,Gartner在1月份报告中指出,人工智能实施在过去四年中增长了270%,仅去年就增长了37%。预计到2022年,企业人工智能市场的价值将达到61.4亿美元。

在机遇与挑战并存的前路上,对于AI需要更多的理性。

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