我们应该用什么样的关键词来回顾和概括2018年人工智能(AI)的发展?兴奋、欢欣鼓舞,还是疑虑甚至有一点点担心?

人们一会儿担心AI将使机器占据主导地位,人类将迎来“世界末日”;一会儿又歌颂AI将创造一个理想的世界,人们不需要再工作。Infor公司 AI产品管理总监Rick Rider认为,这两个极端依然只是科学幻想。尽管AI将在2019年得到更广泛的应用,但主要将集中在概念验证和测试上。集中试验是AI全面落地的必要前提,也是一项明智的投资决策。

AI的门槛“高”在哪里?

咨询公司McKinsey研究显示,在营业收入超过10亿美元的企业中,接近60%至少启动了AI试验项目。另外,Forrester Research预计,未来三年,与AI相关的软件产生的收入将增加近两倍,达到29亿美元;到2021年,机器人自动化技术将代替全球大约430万人的工作。似乎已经没有什么能够阻挡AI的脚步 。

虽然拥有显而易见的优势,但是AI依旧面临一些严峻的挑战。Infor公司认为,延缓AI落地主要有以下三大因素:

早期成功案例有局限性。许多早期的试验案例主要围绕零售和消费应用,而企业应用发展一直比较缓慢。这些早期的成功案例仍有局限性,覆盖面较窄,通常只适用于一家公司、一种产品或小众领域。人们很难从与自己所在的市场完全不相关的案例中学习经验。

没有确定的最佳做法。AI全面落地的另一个障碍是目前缺乏明确的最佳做法。早期采用AI的组织在记录AI的落地工作时通常只进行简要概述,出于保护专利的目的故意模糊其辞。在实施AI方面,企业没有可以借鉴的详细操作经验,需要自行研究。这给企业的AI实践增加了难度。

未知的财务影响。对AI的财务影响知之甚少是又一个尚未解决的问题。截至目前,媒体报道的成功应用通常集中在技术领域,而且是由IT团队主导的,而不是需要解决特定的市场问题或达成量化目标的业务经理。这种以技术为中心的方法虽有其自身的价值,但也存在局限性,例如缺乏支持企业用例或投资回报率(ROI)的数据等。

AI在企业应用中落地的门槛究竟“高”在哪?

Rick Rider表示,AI在企业应用中落地,最迫切需要解决的是认识和信任问题。为了让企业相信AI技术可以扩大业务场景,优化决策,就需要了解这项技术实际是如何发挥作用的。其中,最关键的是要找到指导企业完成这一过程的技术,而且不会因为嵌入式代码或虚假的AI规则引擎让AI的落地更加复杂化。归根到底,这是一个高等数学问题,即发现数据的规律并告知用户。

另外,还要让客户明白,他们并不一定需要更多的IT基础架构,而要更加关注创造性思维。向云迁移需要解决一些基础架构方面的问题。因此,开始这类项目的前提是让客户转向托管服务。

从“实验”到“实用”

AI应用的落地一定要与行业,以及特定的应用场景相结合。Rick Rider指出,在利润方面具有显着优势(要求不断寻找实现差异化的方法)的行业,或者具有大量与流程相关的数据的行业将最先应用AI。

比如,在制造业,考虑到物联网的快速兴起,以及用户很难搞清楚其中含义的大量数据涌现,AI将在发现洞察方面发挥显着优势。又比如在零售等行业,电子商务的迅速发展导致竞争愈演愈烈,企业用户可以使用自己的数据作为差异化的因素,实现更高的自动化并获得更多深刻的洞察。企业用户可以凭借“数据+智能”找到能够创造更多价值的新模式,例如设定产品零售价、预测缺货情况等。

Rick Rider表示,企业如果想在2019年更有效地推动AI落地,需要收集可用于提出大规模实施建议和获得利益相关者(尤其是财务部门)支持的量化数据。通过AI应用试验,企业用户可以进一步明确,在提高生产力、减少浪费、刺激客户消费和创造新收入等方面哪些措施是行之有效的,哪些是无效的,以及对利润的影响等。通过收益随时间的增长,可以证明成本的必要性和合理性。

除了考虑ROI因素以外,详细的试验案例记录可以为后期扩展AI应用提供可扩展的框架,从而帮助企业加快未来全面落地AI的速度。创新型解决方案提供商可以帮助客户快速启动试验项目,采用的方法包括发现决策工具、培训服务、流程自动化和内置智能工作流程等。“使用适当的工具,可以将AI应用的探索过程缩短至两个月。”Rick Rider表示。

现在,我们更多地看到是一些做数据中心基础架构或IaaS平台的厂商,将AI作为一种新的能力嵌入其基础架构平台中。那么,AI又是如何与行业应用软件相结合的呢?

“AI是一项基础技术,将在所有行业、产品和用例中得到广泛应用。相比只适用于某个行业中、某个用例的产品,为什么不开发一种适用于所有企业用户,让所有业务部门都能利用AI而获益的解决方案呢?”Rick Rider话锋一转,“用户必须谨慎采用嵌入式AI。根据我们的经验,几乎不可能重复使用一种AI技术,因为不同客户的数据模式千差万别。然而,通用平台应提供一个模板,让客户可以根据自己的准确需求和数据调整AI。Infor的Coleman AI Platform就是这样一个平台。”

AI可能会让你彻底改变

毫无疑问,AI将彻底改变用户的体验。有朝一日,AI可能会让你彻底改变使用网页浏览器的正常工作习惯,转而以全新的方式,与系统和数据进行交互,而且基本不需要额外培训。另外,AI还可让用户更加关注如何获取和利用更多业务数据,而不仅仅是关注功能本身。它会让ERP根据API“以服务为导向”,将数据用于优化业务,而不是迫使用户依靠难以随时间升级的标准化流程。

AI将进入每个角落。Gartner指出,2019年,AI将真正与人类生活交织在一起,AI助手将得到快速普及。人们可以通过AI助手安排工作计划,还可以进行购物、点餐、预定差旅,甚至实现自动驾驶。在企业应用中,AI助手可以提高办公效率。

Infor最新推出的Coleman数字助手将于2019年春季上市,它能够快速查找数据,自动完成重复性工作,优化工作流程,帮助员工提高工作效率,并显着节省组织成本。Coleman是一个十分“聪明”的助手,它可以“听懂”人的命令,简化操作。该产品旨在通过实现Infor CloudSuite的自然语言可扩展性和可访问性,最大程度地发挥人类工作潜力。从用户的角度来看,Infor Coleman数字助手可以让工作变得更有趣、更高效。

随着技术的进步,厂商基于云技术开发出的一系列平台,将有效缩小企业之间的技能差距,进一步推动AI技术和企业级软件之间的融合,从而加速AI在企业级应用中的落地。德勤预计,到2020年,全球约87%的用户的AI能力将主要来自于融入了AI技术的企业级软件。Infor认为,2019年,AI将在企业和组织内部逐步接受测试,以验证其真正的价值,一旦有具体指标证明其价值,预计AI将在2020年得到更广泛的实施。举例来说,2019年医疗机构将开始小规模实施AI,以安全的方式测试流程,为2020年在企业范围内的全面应用AI做好准备。

谈到未来AI将带来的显着改变,Rick Rider总结了以下三点:使用传统Web系统和盯着屏幕工作的用户会减少;客户逐渐将他们的数据视为潜在的关键差异化资源;企业用户(而不是数据科学家)将能够使用和理解AI技术,拥有更多元化、更有创造力的用户体验。

信息化和软件服务网 - 助力数字中国建设 | 责编:左右