不这样实施人工智能的企业，可能要失败

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不这样实施人工智能的企业，可能要失败

人工智能技术蕴含的潜力，既帮助部分企业取得了成功，同时也有很多企业不善于处理人工智能应用，陷入了失败领域。
前者以谷歌公司为代表，在短短的时间内，谷歌的净收入同比翻了一番，丰厚。众多公司受谷歌的鼓舞，也担心在市场竞争中输给AI驱动的对手，争相使用AI技术。Genesys公司预测，到2022年，60%的美国公司将使用人工智能技术。
但与此同时，很多企业因不善处理AI应用而失败。根据Gartner公司2018年的估计，85%的人工智能项目没有成功。
如何正确实施人工智能取得成功？国外行业媒体采访了数十位人工智能，分享他们多年来的实践经验，用以帮助信息官制定人工智能策略。

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不要低估数据的
重要性，尽早制定数据获取策略
人工智能的进化，离不开大量数据的“喂养”，但数据的重要性往往被低估了。
一开始从数据中获取有意义的见解到标记、构建模型很容易，由于数据的原因，当企业着眼于规模增长，改变模型时，就会变得很棘手。拥有可靠和干净的数据对于人工智能转换是的——甚至比人工智能算法还要重要。


人工智能技术和解决方案提供商Veritone公司应用人工智能主管AaronEdell说，“我了解到，调整算法和给定模型的数学只会带来很少的改进。对准确性的大提升来自良好、干净的培训数据。尽早制定数据获取策略是机器学习成功的关键——我希望从一开始就知道这一点。”
一个由100万‘名人’训练的名人识别模型，在现实生活照必然表现很差，因为没有按照它要运行的数据进行训练。就像想了解詹妮弗·安妮斯顿在《老友记》每一集中出现的频率和时间，就不要采用她在奥斯卡颁奖典礼上的照片训练模型。

2
从易到难，选择正确的起点
制定规划非常重要。人工智能转型是一场大变革，不仅与技术本身有关也与文化的变革、以及来自员工的阻力有关。
工作区自动化Avii公司执行官LyleBall建议，找到涉及人员的重复性很高的任务，让人工智能系统来完成这些功能，企业好从易到难实施人工智能战略。
聊天机器人解决方案提供商Senseforth公司执行官ShridharMarri解释说，“不过从流程上讲，好从面向消费者的角度出发。客户期望在他们选择的渠道上获得场景和个性化的服务。”
从面向消费者的角度出发，通过改善客户服务获得的利润和满意度也有助于企业展示人工智能转型的价值，尤其是在面临同事和员工的抵制时。获得客户体验之后，然后才是追求提高运营效率和降低成本。
3
止步，人工智能没有终点
AI之所以伟大，是因为它可以学习，但只知道人类所教的知识，不能停止学习。Marri解释说，“不断地重新训练人工智能，以保持它的新和可用性。例如，聊天机器人需要了解企业的新产品或了解新的或意外的消费者请求，以证明自己的有用性。”

人工智能遇到麻烦时，人们会处理各种情况，不仅提高用户体验，还会为人工智能创造新的数据供其学习。


4
不可仅关注技术，
还要为文化变革做准备
Skymind公司执行官ChrisNicholson提供了支持大规模机器学习的人工智能基础设施，他强调了获得同事支持和合作的重要性。他说，“企业的团队可能会使用其计划引入的人工智能解决方案，如果他们不接受，那将不会有什么好处。”

此外，企业团队可能会参与产生或审核人工智能解决方案所需的数据，如果他们不支持转向自动化，就不能获得良好的数据。Nicholson总结说：“人工智能项目很难起步，所以没有理由再制造更多的困难。”
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认清人工智能的极限
AI并非无所不能，确保项目保持成功，要避免陷入这样的陷阱。

立分析师TomAustin说：“不要像波音737Max8上的MCAS(机动特性增强系统)系统的设计者那样，自动消除人类的判断。人工智能并不是无所不能，它是机器人，虽然能做人们做不到的事情，但却无法思考。”