人工智能正在迅速成為組織開展的當(dāng)務(wù)之急。無(wú)論是提高效率，尋找新的商業(yè)機(jī)會(huì)，還是與時(shí)俱進(jìn)，或者在競(jìng)爭(zhēng)中取得領(lǐng)先，各行業(yè)的組織都在探索人工智能的商業(yè)利益，僅在過去一年，人工智能的采用率就增加了三倍。

對(duì)于一些組織來(lái)說(shuō)，這意味著從頭開始構(gòu)建人工智能系統(tǒng)。但調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司表示，招募合適的人才既困難又昂貴，而85%的人工智能項(xiàng)目很有可能失敗。即使構(gòu)建的項(xiàng)目成功，供應(yīng)商也可能很快就會(huì)以更低的成本提供更好的產(chǎn)品，并定期升級(jí)，更多集成，以及提供更直觀的用戶界面。或者，當(dāng)組織正在開發(fā)的人工智能新功能作為一個(gè)免費(fèi)功能或升級(jí)到已經(jīng)使用的平臺(tái)時(shí)，其自己構(gòu)建的人工智能資產(chǎn)可能會(huì)變得多余。

另一方面，使用商業(yè)化的人工智能產(chǎn)品可以快速嘗試許多不同人工智能技術(shù)，并且投資更少。IBM公司數(shù)據(jù)和Watson AI總經(jīng)理Rob Thomas表示，要想在人工智能領(lǐng)域取得成功，數(shù)量至關(guān)重要。

Thomas 說(shuō)，“我鼓勵(lì)客戶采用100個(gè)人工智能試點(diǎn)項(xiàng)目，而不是一兩個(gè)。哪怕這些項(xiàng)目中有一半毫無(wú)作用，但另一半項(xiàng)目可能真的有所回報(bào)?！?/p>

他表示，市場(chǎng)上已經(jīng)有了一些輕量級(jí)的商業(yè)工具，而且只需要幾個(gè)星期的實(shí)施。此外，嵌入式人工智能的想法（例如人工智能內(nèi)置到其他平臺(tái)和系統(tǒng)中）正在興起。

因此，組織決定是否轉(zhuǎn)向現(xiàn)成的人工智能解決方案或構(gòu)建自己的解決方案時(shí)需要考慮一些相關(guān)因素。

確保順利旅行

根據(jù)加拿大多倫多機(jī)場(chǎng)管理局的統(tǒng)計(jì)，加拿大最大、最繁忙的多倫多皮爾遜機(jī)場(chǎng)每年發(fā)送將近5000萬(wàn)旅客。而在機(jī)場(chǎng)管理局的49000名工作人員中，只有1600人專注于管理、運(yùn)營(yíng)和技術(shù)工作。

其中一項(xiàng)工作是售票亭，供乘客快速辦理登機(jī)手續(xù)使用。當(dāng)售票亭發(fā)生故障或打印機(jī)票的紙張耗盡時(shí)，就會(huì)發(fā)送警報(bào)。然而，從收到警報(bào)到重新啟動(dòng)并再次運(yùn)行的時(shí)間平均需要1小時(shí)12分鐘。

該機(jī)場(chǎng)管理局信息服務(wù)交付副主任John Thompson說(shuō)，這是一個(gè)問題。而知道機(jī)器何時(shí)發(fā)生故障或紙張或墨水用完，并不是可以通過簡(jiǎn)單的計(jì)算而得知。有些售票機(jī)比其他機(jī)器更繁忙，或者在一天中的不同時(shí)間得到不同程度的使用。因此，機(jī)場(chǎng)決定尋找智能分析的解決方案。

他說(shuō)，“通過預(yù)測(cè)分析，我們知道售票機(jī)什么時(shí)候會(huì)用完紙張，所以我們可以更快地處理?！?/p>

但他表示，“機(jī)場(chǎng)沒有足夠的資源從零開始開發(fā)自己的工具，因?yàn)槲覀儧Q定不再自己構(gòu)建任何東西?！?/p>

去年，該機(jī)場(chǎng)啟用了基于Symphony Summitai云計(jì)算技術(shù)的內(nèi)部IT支持購(gòu)票系統(tǒng)，這需要幾個(gè)月的時(shí)間來(lái)實(shí)現(xiàn)和配置機(jī)場(chǎng)的工作流程。

Thompson說(shuō)，從一個(gè)小項(xiàng)目開始證明實(shí)施人工智能的一個(gè)好方法。

他說(shuō)，“如果試圖快速實(shí)施人工智能，那么通常不會(huì)很好地運(yùn)作，因此需要每次只能完成技術(shù)的一個(gè)方面。因?yàn)橛俣贿_(dá)?！?/p>

現(xiàn)成人工智能的興起

Gartner公司分析師Svetlana Sicular表示，“多倫多機(jī)場(chǎng)管理局的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)代表了大多數(shù)公司進(jìn)入人工智能的行為，因?yàn)楹芏喙具x擇購(gòu)買而不是構(gòu)建。很明顯，自己構(gòu)建是行不通的。很難找到合適的人才，并且耗費(fèi)資源和成本?！?/p>

與此同時(shí)，越來(lái)越多的平臺(tái)供應(yīng)商將人工智能嵌入到他們的系統(tǒng)中，使這項(xiàng)技術(shù)一鍵可用。此外，將人工智能工具構(gòu)建到其平臺(tái)中的供應(yīng)商已經(jīng)可以訪問非常大的、組織良好的培訓(xùn)數(shù)據(jù)池。

例如，Salesforce有大量的標(biāo)記和分類信息，它可以分析趨勢(shì)和模式，然后為客戶提供最常見或最需要的分析。供應(yīng)商也從規(guī)模經(jīng)濟(jì)中受益。他們可以雇傭?qū)I(yè)的人才來(lái)開發(fā)和改進(jìn)自己的人工智能模型。

Sicular說(shuō)“但真正關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)?！?/p>

她說(shuō)，“從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，數(shù)據(jù)是企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)的最主要的組成部門。這就是像谷歌這樣的公司如此成功的原因。他們了解如何獲取機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)以及如何進(jìn)行解析?！?/p>

相比之下，一些公司僅限于他們自己收集的數(shù)據(jù)，或者可以購(gòu)買的培訓(xùn)數(shù)據(jù)集。

商業(yè)的人工智能工具還提供其他優(yōu)勢(shì)，總部位于舊金山的風(fēng)險(xiǎn)投資商General Catalyst Partners公司的常務(wù)董事，VMware前首席技術(shù)官Steve Herrod指出，與那些可以使用本土系統(tǒng)的員工相比，更容易找到熟悉商業(yè)工具的員工。此外，供應(yīng)商還在其平臺(tái)上提供免費(fèi)或低成本培訓(xùn)。

他說(shuō)，“最好是在現(xiàn)貨供應(yīng)充足的情況下使用現(xiàn)成的產(chǎn)品。隨著時(shí)間的推移，我們將擁有越來(lái)越多現(xiàn)成的人工智能軟件，將構(gòu)建滿足自己需求的更小、更為利基的空間?！?/p>

何時(shí)構(gòu)建自己的人工智能工具

雖然購(gòu)買現(xiàn)成的人工智能工具可以快速便捷，但有時(shí)一些企業(yè)別無(wú)選擇，只能從頭開始構(gòu)建。這包括數(shù)據(jù)或模型極其敏感或?qū)Ｓ械那闆r，或商業(yè)工具根本無(wú)法獲得的情況。

例如，專注于公用事業(yè)行業(yè)的軟件商EnergySavvy公司已經(jīng)建立了專有算法來(lái)分析公用事業(yè)客戶的能源使用模式。

EnergySavvy公司工程副總裁Kalpana Narayanaswamy說(shuō)，“我們近十年來(lái)一直為客戶提供服務(wù)，這讓我們深入了解他們的計(jì)劃如何運(yùn)作，他們?nèi)绾渭?xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，以及如何從中獲取見解?！?/p>

她說(shuō)，解決這些問題需要了解公用事業(yè)公司的內(nèi)部運(yùn)作方式。她說(shuō)，“必須知道如何應(yīng)用它，這就是問題的所在。”

為此，該公司成立了一個(gè)專注于行業(yè)專業(yè)知識(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)組織。她說(shuō)，分析平臺(tái)本身建立在開源技術(shù)之上。因此，EnergySavvy公司能夠超越其他地方提供的基本見解、基本定位和基本定制。

人工智能組件也是企業(yè)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的核心，也是一個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別點(diǎn)。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)企業(yè)采用的人工智能技術(shù)是一個(gè)差異化因素時(shí)，很難用商品化現(xiàn)成的系統(tǒng)來(lái)做到這一點(diǎn)。

Dialpad公司是一家總部位于舊金山的企業(yè)VoIP服務(wù)提供商。盡管商業(yè)語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)可用，該公司的首席戰(zhàn)略官Dan O‘Connell表示，該公司從頭開始構(gòu)建其VoiceAI系統(tǒng)。

他說(shuō)，““我們將使用一種API，它會(huì)更慢、更準(zhǔn)確、更昂貴。我們最終聘用了自己的自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別專家和數(shù)據(jù)科學(xué)家。還有一些擁有計(jì)算神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位的人才?！?/p>

通過從頭開始構(gòu)建，該公司還能夠提供獨(dú)特的功能。例如，除了實(shí)時(shí)通話記錄，它還具有現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)、情緒分析和實(shí)時(shí)智能筆記和行動(dòng)項(xiàng)目。

他說(shuō)：“這為團(tuán)隊(duì)提供了一個(gè)在其他方面尚未開發(fā)的機(jī)會(huì)，讓他們能夠采取科學(xué)的方法來(lái)理解并在對(duì)話中采取行動(dòng)。”

購(gòu)買者放棄自己構(gòu)建

Insight公司是一家位于坦佩的技術(shù)咨詢和系統(tǒng)集成公司，該公司首席技術(shù)官Brandon Ebken表示，“并非每家公司都需要擁有自己的人工智能技術(shù)。但是，越接近核心業(yè)務(wù)流程，越可能改變客戶體驗(yàn)，就越有可能需要進(jìn)行某種類型的定制?！?/p>

他說(shuō)，“越早開始，就能獲得越多的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。我不建議企業(yè)一直等待。人工智能已經(jīng)得到更廣泛的應(yīng)用，幾乎所有的客戶都有某種類型的人工智能計(jì)劃。數(shù)字轉(zhuǎn)型是由人工智能推動(dòng)的，而一直等待的組織將被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手超越，或錯(cuò)過更多的機(jī)會(huì)?！?/p>

另一個(gè)可能需要自己構(gòu)建的解決方案的用例是存在隱私考慮因素，例如在受到嚴(yán)格監(jiān)管的金融和醫(yī)療保健行業(yè)。

Booz Allen Hamilton公司負(fù)責(zé)人Lauren Neal表示，“例如，許多商業(yè)翻譯引擎需要將數(shù)據(jù)上傳到云端，但政府用戶和受監(jiān)管行業(yè)的用戶希望確保他們的數(shù)據(jù)安全。他們寧愿擁有一個(gè)本地解決方案，將其鎖定并使其安全。但是，沒有很多商用人工智能工具可以設(shè)置用于該模式。這是這個(gè)空間剛剛起步的標(biāo)志。”

她補(bǔ)充說(shuō)，“很多企業(yè)也擔(dān)心供應(yīng)商鎖定。對(duì)于使用平臺(tái)供應(yīng)商的內(nèi)置人工智能工具的公司來(lái)說(shuō)，尤其如此。他們的靈活性可能會(huì)降低。”

而且由于技術(shù)變化如此之快，被鎖定在單個(gè)供應(yīng)商的人工智能技術(shù)中將會(huì)成為劣勢(shì)。

兩全其美的舉措

對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，構(gòu)建與購(gòu)買不是一個(gè)非此即彼的選擇。相反，企業(yè)的策略應(yīng)該是能買就買，不能購(gòu)買就自己構(gòu)建。

“我們目前已經(jīng)出現(xiàn)兩種選擇?！盓xecVision公司首席技術(shù)官Reuben Firmin表示。ExecVision公司為企業(yè)客戶提供人工智能輔助銷售指導(dǎo)，其中包括Workday，Ondeck Capital和Paycor。

他說(shuō)：“我們已經(jīng)使用現(xiàn)成的工具進(jìn)行情緒分析，并建立了自己的工具。我們沒有必要做無(wú)用功?！?/p>

他說(shuō)，“在項(xiàng)目開始時(shí)進(jìn)行這項(xiàng)研究是很重要的，以避免浪費(fèi)精力。組織可以開展一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，并會(huì)發(fā)現(xiàn)六個(gè)月內(nèi)有一種成本更低、更普遍的方法來(lái)處理同一個(gè)項(xiàng)目?！?/p>

他警告說(shuō)，“企業(yè)應(yīng)該小心不要忽視傳統(tǒng)的選擇。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)足以滿足許多項(xiàng)目的需求。很多工程師都被深度學(xué)習(xí)所吸引，但并非每個(gè)屬于人工智能范疇的項(xiàng)目都需要這樣的學(xué)習(xí)?！?/p>

當(dāng)商業(yè)工具可用時(shí)，企業(yè)可能需要進(jìn)行自定義集成，或添加專門的代碼或配置。

總部位于埃爾帕索的技術(shù)咨詢機(jī)構(gòu)PCM公司高級(jí)副總裁Herb Hogue說(shuō)，“沒有現(xiàn)成的解決方案可以解決企業(yè)所有的人工智能需求和業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。大多數(shù)都有核心框架、應(yīng)用程序或SaaS產(chǎn)品，但企業(yè)仍需要修改、增強(qiáng)或使其符合其現(xiàn)有的業(yè)務(wù)。”

總部位于費(fèi)城的數(shù)字解決方案提供商Anexinet公司分析主管Brian Atkiss表示，包括亞馬遜、谷歌、微軟和IBM在內(nèi)的大多數(shù)主要云計(jì)算提供商都推出了自己的平臺(tái)，可以更容易地構(gòu)建定制的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和人工智能系統(tǒng)。

它們還提供常用功能的現(xiàn)成組件和API，例如自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、光學(xué)字符識(shí)別和聊天機(jī)器人。

他說(shuō)，“許多企業(yè)都有足夠的內(nèi)部數(shù)據(jù)用于用例。使用針對(duì)每個(gè)用例的完全自定義數(shù)據(jù)集與使用現(xiàn)成工具的通用和廣泛可用數(shù)據(jù)相比，模型將更加準(zhǔn)確?！?/p>

總部位于休斯頓的數(shù)字咨詢服務(wù)機(jī)構(gòu)Sparkhound公司業(yè)務(wù)自動(dòng)化總經(jīng)理？？Richard Salinas表示，使用具有大量?jī)?nèi)置功能的平臺(tái)，企業(yè)的開發(fā)團(tuán)隊(duì)可以專注于業(yè)務(wù)流程和用戶體驗(yàn)。

他說(shuō)，“人們普遍存在一種誤解，認(rèn)為組織 從頭開始構(gòu)建應(yīng)用程序意味著最大的靈活性。而從預(yù)建基礎(chǔ)開始，組織可以更快地進(jìn)入市場(chǎng)。通過保持底層技術(shù)解耦和模塊化，可以使應(yīng)用程序更具前瞻性?！?/p>