论文部分内容阅读
是什么因素导致你所在公司拒绝部署人工智能呢?
技术咨询公司Sapient负责人工智能实践的首席科学家Larry Lefkowitz称,目前仅20%的公司正在大规模使用人工智能。他指出“人工智能目前还处于初始阶段。虽然人工智能目前确实很热门……,但是它们并没有被接受,并且部署速度也没有我们预期得快。”阻碍人工智能部署的因素往往并不是技术性问题而是人:高级主管们不切实际的期望值、管理变革中的困难和不合作的员工。那么IT部门如何让人们更为容易地接受人工智能呢?
Lefkowitz称,有些人对人工智能是什么感到困惑。“他们不清楚自己应该使用什么样的人工智能或是如何以最佳方式使用人工智能。” 对此,维萨全球产品高级主管Michael Jabbara表示认同。人工智能目前非常热门,这使得Jabbara目前最大的挑战是向管理层解释,让他们相信人工智能并不能解决所有的事情。他指出这种错误的公眾认知与电影《我的盛大希腊婚礼》中父亲认为所有污垢都可以用Windex清洗剂清除如出一辙。从能够处理超速罚单的人工智能到由人工智能驱动的性爱机器人,各种时髦的人工智能应用让外行人误认为它们无所不能。Jabbara 补充道,“站在公司的角度上,管理层会认为,‘哦,你遇到了问题?那就用人工智能解决吧。’”
精准定位
很遗憾,Windex并非无所不能,人工智能也一样。这也是为什么Jabbara会说“要以一个自己试着完成的业务目标为开始。然后,围绕如何完成这个目标制定一个整体战略。即如何协调系统、流程和人员。”
在维萨,这可能意味着用于分析大宗采购的程序并不适用于分析个人购物行为。具有背景意识的人工智能会意识到信用卡持卡人正巧在进行 “网络星期一”购物消费,而不会将此标记为欺诈行为。在为客户和公司整体带来价值的同时,这类项目也直接为业务运营的重点领域——欺诈检测带来了益处。
从一个单独的且重要的任务开始可以让总拥有成本保持较低水平。美国国际集团高级副总裁Steve Meester称:“从小项目开始并在小范围内证明它们的价值,这种方式不需要大规模投资。”与厂商合作可以将管理层对价格的震惊程度降到最低。他表示:“与其在不知道是否能够成功的情况下在内部对技术进行前期投资,我们可以与外部厂商展开合作。在本质上,我们这是在为引入新功能,发展新能力打造业务范例。”
网络效应
另一个获得支持的方法是通过人际网络。在指出了需要解决的关键问题后,Jabbara表示:“进行一些概念验证,然后开始在公司内部进行宣传推广,提高人们对人工智能是什么和能干什么的认识水平。……为自己创建一个人际网络,当你站出来时,你会发现身边会有许多支持者。”
Meester也认为这种宣传推广非常重要。他建议找出一个早期的部署者,让他们现身说法(这种建议经常被提及,但却难以实现)。在Jabbara的方案中,内部的优胜者可能是你。你只需要确保自己的介绍让非专业技术人员也能够听懂和理解。Meester称:“这时就要将所有的重点放在语言组织上了。你是从事IT行业的,因此在这里你要用转而使用商务性语言介绍它们,因为与你对话的都是业务主管。你会意识到即便这样他们也未必能够听懂。但是你必需要将自己的观点用他们能够听懂的语言表达出来。”
语言也是许多非技术人员在听到“人工智能”之后感到心烦的原因。我们用来描述人工智能的词语多是“创新”或“革命”。虽然这可能在定义上具有积极向上的意思,但是这些词可能会对员工的认知产生负面影响。毕竟,革命意味着战争。对于那些对自身工作缺乏信心的员工来说,“创新”听起来就像在委婉地说他们的工作还做的不够好。
Lefkowitz称:“目前,许多解决方案,尤其是自动化领域内的解决方案都打着‘我能够减少你的员工数量,为你节约成本’的旗号进行销售。与此同时,回到公司,我们通常又会告诉员工‘不要担心,大家不会被取代。这些方案仅仅是为了解决以前的苦差事,大家未来可以腾出手来做更有意思的事情。’听到的与传出去的消息完全不同,这导致心存疑虑的员工不可能信任人工智能技术。”
NVIDIA的解决方案架构师 Ward Eldred称,解决的办法是让员工相信你正在开发的项目“不会减少员工数量,只是改变了员工的工作方式”。这就又绕回到了要让员工们更好地理解人工智能是什么和它们无法做什么的问题上了。Eldred强调称,尽管机器学习已经获得了巨大的成功,但是它们在所有的情况下仍然无法完全替代人类。让员工认识到自己工作的困难程度可以帮助他们理解为什么计算机无法很快取代他们。Eldred称:“我们在实际工作中发现,一旦人们理解了其中的含意,他们实际上很容易接受人工智能。”
人工智能部署带来的管理变革也与其他创新带来的管理变革完全不同。自然语言交互提供商Artificial Solutions 的副总裁Dave Parsin称:“让用户早点参与进来是义不容辞的,要让他们成为解决方案的一部分。”
还需要记住的是,即使项目仅为一个部门优化流程,那么其他的业务部门仍然也需要参与其中。Eldred 补充道,“没有开发者希望遇到在IT和架构整合过程中,安全部门的家伙走过来说‘你们在干什么?’”一定要确保项目涉及的人员和数据没有遗漏。
这又回到了Jabbara最开始提到的关于协调系统、流程和人员的建议。他解释称:“将这三项统筹起来,我们就能够看到人工智能未来能够帮助实现哪些目标。我们会成功获得各种结果,因为人工智能更像是一种到达终点的方法,而非终点。”消除阻碍人工智能部署中人为因素的关键是“确保人工智能部署是公司整体战略的一部分,而非仅仅是人工智能战略中的一环。”
技术咨询公司Sapient负责人工智能实践的首席科学家Larry Lefkowitz称,目前仅20%的公司正在大规模使用人工智能。他指出“人工智能目前还处于初始阶段。虽然人工智能目前确实很热门……,但是它们并没有被接受,并且部署速度也没有我们预期得快。”阻碍人工智能部署的因素往往并不是技术性问题而是人:高级主管们不切实际的期望值、管理变革中的困难和不合作的员工。那么IT部门如何让人们更为容易地接受人工智能呢?
Lefkowitz称,有些人对人工智能是什么感到困惑。“他们不清楚自己应该使用什么样的人工智能或是如何以最佳方式使用人工智能。” 对此,维萨全球产品高级主管Michael Jabbara表示认同。人工智能目前非常热门,这使得Jabbara目前最大的挑战是向管理层解释,让他们相信人工智能并不能解决所有的事情。他指出这种错误的公眾认知与电影《我的盛大希腊婚礼》中父亲认为所有污垢都可以用Windex清洗剂清除如出一辙。从能够处理超速罚单的人工智能到由人工智能驱动的性爱机器人,各种时髦的人工智能应用让外行人误认为它们无所不能。Jabbara 补充道,“站在公司的角度上,管理层会认为,‘哦,你遇到了问题?那就用人工智能解决吧。’”
精准定位
很遗憾,Windex并非无所不能,人工智能也一样。这也是为什么Jabbara会说“要以一个自己试着完成的业务目标为开始。然后,围绕如何完成这个目标制定一个整体战略。即如何协调系统、流程和人员。”
在维萨,这可能意味着用于分析大宗采购的程序并不适用于分析个人购物行为。具有背景意识的人工智能会意识到信用卡持卡人正巧在进行 “网络星期一”购物消费,而不会将此标记为欺诈行为。在为客户和公司整体带来价值的同时,这类项目也直接为业务运营的重点领域——欺诈检测带来了益处。
从一个单独的且重要的任务开始可以让总拥有成本保持较低水平。美国国际集团高级副总裁Steve Meester称:“从小项目开始并在小范围内证明它们的价值,这种方式不需要大规模投资。”与厂商合作可以将管理层对价格的震惊程度降到最低。他表示:“与其在不知道是否能够成功的情况下在内部对技术进行前期投资,我们可以与外部厂商展开合作。在本质上,我们这是在为引入新功能,发展新能力打造业务范例。”
网络效应
另一个获得支持的方法是通过人际网络。在指出了需要解决的关键问题后,Jabbara表示:“进行一些概念验证,然后开始在公司内部进行宣传推广,提高人们对人工智能是什么和能干什么的认识水平。……为自己创建一个人际网络,当你站出来时,你会发现身边会有许多支持者。”
Meester也认为这种宣传推广非常重要。他建议找出一个早期的部署者,让他们现身说法(这种建议经常被提及,但却难以实现)。在Jabbara的方案中,内部的优胜者可能是你。你只需要确保自己的介绍让非专业技术人员也能够听懂和理解。Meester称:“这时就要将所有的重点放在语言组织上了。你是从事IT行业的,因此在这里你要用转而使用商务性语言介绍它们,因为与你对话的都是业务主管。你会意识到即便这样他们也未必能够听懂。但是你必需要将自己的观点用他们能够听懂的语言表达出来。”
语言也是许多非技术人员在听到“人工智能”之后感到心烦的原因。我们用来描述人工智能的词语多是“创新”或“革命”。虽然这可能在定义上具有积极向上的意思,但是这些词可能会对员工的认知产生负面影响。毕竟,革命意味着战争。对于那些对自身工作缺乏信心的员工来说,“创新”听起来就像在委婉地说他们的工作还做的不够好。
Lefkowitz称:“目前,许多解决方案,尤其是自动化领域内的解决方案都打着‘我能够减少你的员工数量,为你节约成本’的旗号进行销售。与此同时,回到公司,我们通常又会告诉员工‘不要担心,大家不会被取代。这些方案仅仅是为了解决以前的苦差事,大家未来可以腾出手来做更有意思的事情。’听到的与传出去的消息完全不同,这导致心存疑虑的员工不可能信任人工智能技术。”
NVIDIA的解决方案架构师 Ward Eldred称,解决的办法是让员工相信你正在开发的项目“不会减少员工数量,只是改变了员工的工作方式”。这就又绕回到了要让员工们更好地理解人工智能是什么和它们无法做什么的问题上了。Eldred强调称,尽管机器学习已经获得了巨大的成功,但是它们在所有的情况下仍然无法完全替代人类。让员工认识到自己工作的困难程度可以帮助他们理解为什么计算机无法很快取代他们。Eldred称:“我们在实际工作中发现,一旦人们理解了其中的含意,他们实际上很容易接受人工智能。”
人工智能部署带来的管理变革也与其他创新带来的管理变革完全不同。自然语言交互提供商Artificial Solutions 的副总裁Dave Parsin称:“让用户早点参与进来是义不容辞的,要让他们成为解决方案的一部分。”
还需要记住的是,即使项目仅为一个部门优化流程,那么其他的业务部门仍然也需要参与其中。Eldred 补充道,“没有开发者希望遇到在IT和架构整合过程中,安全部门的家伙走过来说‘你们在干什么?’”一定要确保项目涉及的人员和数据没有遗漏。
这又回到了Jabbara最开始提到的关于协调系统、流程和人员的建议。他解释称:“将这三项统筹起来,我们就能够看到人工智能未来能够帮助实现哪些目标。我们会成功获得各种结果,因为人工智能更像是一种到达终点的方法,而非终点。”消除阻碍人工智能部署中人为因素的关键是“确保人工智能部署是公司整体战略的一部分,而非仅仅是人工智能战略中的一环。”