Maria Korolov

人工智能正在迅速成為企業(yè)的當務(wù)之急。無論是提高效率，尋找新商機，還是與時俱進，亦或是想在競爭中取得領(lǐng)先，各行各業(yè)的企業(yè)都在探索人工智能的商業(yè)優(yōu)勢，僅在過去的一年中人工智能的采用率就增加了兩倍。

對于一些企業(yè)來說，這意味著從頭開始構(gòu)建人工智能系統(tǒng)。但是市場研究機構(gòu)Gartner表示，找到合適的人才既困難又價格不菲，而且85%的人工智能項目有很高的失敗風(fēng)險。即使項目構(gòu)建成功了，市場上的供應(yīng)商也可能很快就會以更低的成本提供更好的產(chǎn)品，這些產(chǎn)品不僅集成了更多功能而且擁有更直觀的用戶界面，更重要的是它們會被定期升級。再或者，當企業(yè)正在使用的平臺被免費升級或添加了新的人工智能功能，那么企業(yè)千辛萬苦為自己量身開發(fā)的人工智能產(chǎn)品很可能會變成雞肋。

另一方面，使用商業(yè)化產(chǎn)品可以在投資量少的情況下快速體驗許多不同人工智能技術(shù)。IBM負責(zé)數(shù)據(jù)和Watson AI的總經(jīng)理Rob Thomas表示，要想在人工智能方面取得成功，數(shù)量非常重要。Thomas說：“我會鼓勵客戶嘗試100個人工智能試點項目。不是一個，也不是兩個，而是100個。它們中的一半可能沒有任何作用，但是只要另一半能夠有效果就可以帶來回報?！?/p>

他表示，市場上已有一些輕量級的商業(yè)工具，并且只需花上幾周的時間便可部署運行。此外，在其他平臺和系統(tǒng)中內(nèi)置人工智能的嵌入式人工智能的概念也在興起。

以下是企業(yè)在決定是選擇現(xiàn)成的人工智能解決方案，還是自己構(gòu)建解決方案時需要考慮的一些因素。

確保旅客愉快的旅行體驗

據(jù)加拿大多倫多機場管理局統(tǒng)計，每年有近5000萬乘客來到加拿大最大、最繁忙的多倫多皮爾遜機場。然而在機場工作的49000名員工中，只有1600人專注于管理、運營和技術(shù)工作。

其中一項工作是負責(zé)值機臺，以便乘客能夠使用這些設(shè)備更快地辦理登機手續(xù)。 當值機臺發(fā)生故障或紙張耗盡時，它們會發(fā)送出警報。然而，從收到警報到重新啟動并再次運行平均需要1小時12分鐘。

機場管理局信息服務(wù)交付副主任John Thompson指出，這是一個問題。知道機器何時發(fā)生故障或紙張或墨水用完，這不是一項簡單的計算工作。有些機器會比其他機器更加繁忙，或者在一天中的不同時間被不同程度地使用。因此機場決定使用智能分析以解決這一問題。

他說;“通過預(yù)測分析，我們可以知道機器什么時候會用完紙張，所以我們可以更快地，甚至是在紙張用完之前到達那里?！辈贿^，他也同時指出，機場沒有足夠的資源從零開始構(gòu)建自己的工具?！拔覀円呀?jīng)不再自己構(gòu)建任何東西了，因為我認為沒有人會感謝你開發(fā)自己的軟件。”

去年，機場開始使用基于云的Symphony Summit人工智能系統(tǒng)對票務(wù)系統(tǒng)展開內(nèi)部IT支持，不過這需要幾個月的時間來實現(xiàn)和配置機場的工作流程。Thompson認為，從一個小項目開始著手，這是實施人工智能的好方法。“如果你試圖通過大拆大建的方式部署人工智能，那么它們通常也不會很好地運行。慢慢來，一次只嘗試這一技術(shù)的一個方面。我的座右銘是：欲速則不達?！?/p>

商業(yè)化人工智能解決方案正在興起

Gartner分析師Svetlana Sicular認為，多倫多機場管理局的經(jīng)驗代表了大多數(shù)企業(yè)嘗試人工智能的方式，因為很多企業(yè)都選擇購買而不是自己構(gòu)建。“有一點現(xiàn)在正變得越來越清晰，那就是自己動手行不通。因為很難找到擁有這種技能的人才，就算找到了成本也很高，因為所有的企業(yè)都在尋找同樣的人才?！?/p>

與此同時，平臺供應(yīng)商越來越多地將人工智能嵌入到他們的系統(tǒng)中，只需點擊一下按鍵即可使用這一技術(shù)。此外，將人工智能工具嵌入自己平臺的供應(yīng)商已經(jīng)建立起了極為龐大且組織良好的培訓(xùn)數(shù)據(jù)池。

例如，Salesforce擁有大量標記和分類信息，可以分析趨勢和模式，然后為客戶提供最常見或最急需的分析。供應(yīng)商也可從規(guī)模經(jīng)濟中受益，他們可以聘請非常專業(yè)的人才來開發(fā)和改進他們的人工智能模型。

Sicular指出，這才是真正關(guān)鍵的數(shù)據(jù)?！皬拈L遠來看，數(shù)據(jù)是企業(yè)機器學(xué)習(xí)的最大一塊。這也是像谷歌這樣的公司能夠如此成功的原因，因為他們知道如何獲取機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)以及如何利用它?！毕啾戎拢恍┢髽I(yè)僅限于自己收集的數(shù)據(jù)，或者通過購買方式獲得的培訓(xùn)數(shù)據(jù)集。

曾擔任VMware首席技術(shù)官、現(xiàn)擔任風(fēng)險投資公司General Catalyst Partners常務(wù)董事的Steve Herrod表示，商業(yè)工具還可提供其他優(yōu)勢。例如，與尋找會使用公司自產(chǎn)系統(tǒng)的人相比，找到熟悉商業(yè)工具的人要更加容易。此外，供應(yīng)商還在其平臺上提供了免費或低成本的培訓(xùn)?！爱斢心軌騽偃纹髽I(yè)工作的產(chǎn)品時，最好使用現(xiàn)成的商業(yè)化產(chǎn)品。隨著時間的推移，我們將擁有越來越多現(xiàn)成的商業(yè)化人工智能軟件。這些軟件將大大擠壓我們自己構(gòu)建差異化功能的需求?！?/p>

何時自己構(gòu)建人工智能工具

購買現(xiàn)成的人工智能工具十分快捷方便，但是有時企業(yè)別無選擇，只能從頭開始構(gòu)建。這種情況包括數(shù)據(jù)、模型極其敏感或是屬于專有的，再或者是根本沒有可用的商業(yè)化工具。

例如，專注于公用事業(yè)的軟件公司EnergySavvy已經(jīng)建立了專利算法來分析公用事業(yè)客戶的能源使用模式。該公司工程副總裁Kalpana Narayanaswamy稱：“我們近十年來一直為公用事業(yè)客戶提供服務(wù)，這讓我們有機會深度了解他們的項目是如何運作的，他們是如何分割數(shù)據(jù)的，以及如何從中獲取洞察力。”

她說，解決這些問題需要了解公用事業(yè)企業(yè)的內(nèi)部運作方式?！澳惚仨氈廊绾螒?yīng)用它們。這就是問題的所在?！睘榇?，該公司建立了一個專注于行業(yè)專業(yè)知識的數(shù)據(jù)科學(xué)機構(gòu)。另外，她認為分析平臺本身是建立在開源技術(shù)之上，這也是EnergySavvy之所以能夠超越對手為客戶提供的基本見解、基本定位和基本定制的原因。

人工智能組件既是企業(yè)業(yè)務(wù)增長的核心，也是一個關(guān)鍵的區(qū)別點。一般來說，當企業(yè)的人工智能技術(shù)是一個差異化因素時，那么就很難通過現(xiàn)成的商業(yè)化系統(tǒng)來實現(xiàn)。

Dialpad是一家總部位于舊金山的企業(yè)VoIP服務(wù)提供商。該公司的首席戰(zhàn)略官Dan O'Connell表示，盡管市場上有現(xiàn)成的商業(yè)化語音識別和自然語言處理系統(tǒng)，但是該公司還是從頭開始構(gòu)建了自己的VoiceAI系統(tǒng)。

他說：“我們只能選擇一種速度較慢、缺乏準確性，并且非常昂貴的API?！盌ialpad最終決定自己聘請自然語言處理和語音識別專家和數(shù)據(jù)科學(xué)家，以及擁有計算神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位的人。

通過自己從頭開始構(gòu)建，該公司實現(xiàn)了一些獨特的功能。例如，除了實時通話記錄，它還具有現(xiàn)場指導(dǎo)、情緒分析和實時智能筆記等功能。他指出，“這讓團隊有機會采用更為科學(xué)的方法理解和處理對話?！?/p>

需要避開的陷阱

技術(shù)咨詢和系統(tǒng)集成公司Insight的首席技術(shù)官Brandon Ebken表示，并非每家企業(yè)都需要建立自己的人工智能技術(shù)。他說：“但是當你越接近核心業(yè)務(wù)流程并有能力改變客戶體驗，那么你就越有可能需要進行某種類型的定制?！?/p>

開始得越早就能獲得越多的競爭優(yōu)勢。他說：“我不建議任何人采取等待觀望的態(tài)度。人工智能今天就擺在這里，它們已經(jīng)不再是科幻小說中的東西。幾乎所有的客戶都有某種類型的人工智能計劃。人工智能正在推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，采取等待態(tài)度的客戶將會被競爭對手超越，或是錯失一些巨大的機會?！?/p>

另一個可能需要自己構(gòu)建解決方案的情況是存在隱私因素，例如在受到嚴格監(jiān)管的金融和醫(yī)療保健行業(yè)。

Booz Allen Hamilton的負責(zé)人Lauren Neal指出，許多商業(yè)翻譯引擎需要將數(shù)據(jù)上傳到云端，但是政府用戶和受監(jiān)管行業(yè)的用戶希望確保他們的數(shù)據(jù)安全。她說：“他們寧愿選擇本地解決方案，從而將這些數(shù)據(jù)放在本地以確保數(shù)據(jù)安全。但是可以設(shè)置這種模式的商業(yè)化人工智能工具并不多?！?/p>

她補充道，很多企業(yè)還擔心遭到供應(yīng)商鎖定。對于使用平臺供應(yīng)商的內(nèi)置人工智能工具的公司來說，尤其如此。“這樣一來，他們就可能缺乏了靈活性。”

由于目前技術(shù)正在快速變化，因此被鎖定在單個供應(yīng)商的人工智能技術(shù)中將會讓企業(yè)在競爭中處于劣勢。

兩全其美的舉措

對于大多數(shù)企業(yè)來說，自己構(gòu)建與購買并不是一個二選一或非此及彼的決定。相反，他們的策略是能買到就買，買不到就自己構(gòu)建。

為Workday、Ondeck Capital和Paycor等企業(yè)客戶提供人工智能輔助銷售指導(dǎo)的ExecVision公司首席技術(shù)官Reuben Firmin表示：“我們目前采取的就是兩條腿走路的策略。我們在使用現(xiàn)成的工具進行情緒分析，同時也構(gòu)建了自己的工具。當有現(xiàn)成的工具時，我們就沒有必要再從頭來一遍?！痹陧椖块_始時進行這項研究是很重要的，可以避免浪費精力。

他還專門警告稱：“企業(yè)不應(yīng)忽視傳統(tǒng)的選項。統(tǒng)計數(shù)據(jù)足以滿足許多項目的需求。很多工程師都被深度學(xué)習(xí)所吸引，但是并非所有屬于人工智能范疇的項目都需要這樣的學(xué)習(xí)?！?/p>

當商業(yè)化工具可用時，企業(yè)可能需要進行自定義集成，添加專門的代碼或配置。技術(shù)咨詢公司PCM的高級副總裁Herb Hogue指出，“沒有任何現(xiàn)成的解決方案可以解決所有人工智能需求和業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。大多數(shù)解決方案都有核心框架、應(yīng)用程序或SaaS產(chǎn)品，但是企業(yè)仍然需要進行修改、增強或使其符合現(xiàn)有的業(yè)務(wù)。這就是我的經(jīng)驗。”

位于費城的數(shù)字解決方案提供商Anexinet的分析主管Brian Atkiss表示，包括亞馬遜、谷歌、微軟和IBM在內(nèi)的大多數(shù)主要云服務(wù)提供商都有能力輕松構(gòu)建定制化的機器學(xué)習(xí)模型和人工智能系統(tǒng)平臺。

此外，這些巨頭還為常用功能提供現(xiàn)成的組件和API，例如自然語言處理、語音識別、光學(xué)字符識別和聊天機器人等等。

許多企業(yè)都有足夠的內(nèi)部數(shù)據(jù)用于用例。與使用來自商業(yè)化工具的通用且可廣泛獲取的數(shù)據(jù)相比，模型使用針對每個用例的完全自定義數(shù)據(jù)集將會更加準確。

數(shù)字咨詢服務(wù)公司Sparkhound的業(yè)務(wù)自動化總經(jīng)理Richard Salinas表示，具有大量內(nèi)置功能的平臺可讓企業(yè)的開發(fā)團隊更加專注于業(yè)務(wù)流程和用戶體驗。他稱：“人們普遍存在一種誤解，認為從頭開始構(gòu)建應(yīng)用程序意味著可以獲得極大的靈活性。”

本文作者Maria Korolov過去20年一直關(guān)注新興技術(shù)和新興市場。

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https：//www.cio.com/article/3387618/ai-technology-when-to-build-when-to-buy.html