五个步骤,在不拖累经济的情况下在您的企业中实施人工智能
五个步骤,实现人工智能在您的企业中的应用,不拖累经济
人工智能正在蓬勃发展,如果它持续渗透到每个行业,它将彻底改变我们的生活方式。
因此,将人工智能整合到他们的公司中已成为许多创始人的当务之急。即使个人也正在寻找利用人工智能改善他们的个人生活的方法。
炒作如此之大,以至于具有里程碑意义的语言权威柯林斯词典将“人工智能”称为年度词汇,因为其越来越受欢迎。
话虽如此,对于大多数组织来说,在将人工智能纳入其流程中时,想法和现实之间存在着巨大差距,因为道路并不像看起来那么简单,并且非常昂贵,无论是资本支出还是浪费时间,因为发展不会带来预期结果。这使得一些公司陷入困境。例如,CNET尝试用人工智能撰写文章,结果充满缺陷。其他公司,如iTutor Group,除了公众的嘲笑之外,还面临巨额罚款,因为他们的人工智能实施不佳。
这些案例表明,企业在使用人工智能时可能犯下许多错误,除非一家冒险投资公司有亚马逊、谷歌、微软或Meta这样的财务垫子,否则这些失败的实验可能会让一家公司破产。
如果您是创始人或企业主,以下是一个指南,包括五个步骤,可以帮助您在合理使用资源(金钱和时间,最终都是金钱)的同时,在实施人工智能过程中减少致命错误的可能性。
1. 明确您试图解决的问题
没有任何公司可以免受人工智能的失败影响。正如亚马逊通过其失败的无人收银店Amazon Go痛苦地发现的那样,并非每个业务案例都需要人工智能。
因此,关键是明确您试图通过人工智能解决的问题。这需要尽可能清晰地勾勒出来。
例如,人工智能的普遍应用之一是客户支持。在这种情况下,通过特定的目标来实施人工智能是可能的,例如,每月减少呼叫中心成本X金额或加快解决客户咨询的平均时间X分钟。通过这种方法,我们将尝试通过实施人工智能来实现这些以金钱或时间形式可测量的指标,并查看其是否有任何影响。
这可以通过多种方式实现。例如,我们可以开发或购买一个服务,通过它可以确定客户的查询是否可以用常见问题解答页面来回答。其工作原理如下,当客户编写一条消息时,我们运行此模型,它要么告诉我们我们需要将此对话转交给一个代理,要么向他们显示一个与其问题相关的页面上的答案。与从头开始建立复杂的聊天机器人相比,开发这个模型更快且更便宜。如果这种实施成功,我们将实现减少成本的目标,同时优化与人工智能相关的资本支出,相对于开发聊天机器人的费用。
Matten Law是这种方法的先驱,它是加利福尼亚州的一家律师事务所,它整合了一个基于人工智能的辅助工具来自动化许多任务,使律师有更多时间倾听客户并研究最相关的案例方面。这表明,即使在最严格的行业中,通过人工智能可以以一种增强用户体验的方式进行颠覆,在最需要的地方加强人类触感。
还可以通过人工智能来解决的其他常见问题包括数据分析和定制产品的创建。 Spotify是一个成功利用人工智能开发智能音乐推荐系统的非凡例子,该系统甚至会考虑到某人收听特定流派的时间。
在上述两种情况下,人工智能都有助于为客户提供更好的体验。然而,这些公司成功使用人工智能的原因在于他们非常明确那些需要交给人工智能的方面。
2. 确定需要分析的数据
一旦主要问题被明确定义,我们需要考虑需要为系统提供的数据。需要记住的关键一点是,人工智能是一个算法,它分析和根据我们提供的数据进行调整。数据收集的基本场景如下:
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了解我们可能需要实施人工智能的数据。
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查看我们的业务是否具备这些数据。
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如果有,太棒了。
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如果没有,我们需要坐下来弄清楚是否可以自行启动正确的数据收集流程。作为另一种可能性,如果我们还没有这样做,可以要求开发人员保存我们需要的数据。
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下面是一个例子。我们拥有一家咖啡馆,我们需要关于有多少顾客访问的数据。我们可以通过实施个性化的会员卡来实现这一点,用户在购买时会出示会员卡。这样,我们就会拥有我们需要的数据,比如哪些顾客来过、什么时候来过、买了什么以及数量是多少。一旦我们有了这些数据,我们就可以使用这些数据来实施人工智能。然而,有时候收集这些数据可能非常昂贵。这时,人工智能可以挺身而出。例如,如果我们在咖啡馆安装了摄像头(出于安全目的,我们可能会这样做),我们可以利用它从来访顾客那里收集数据。必须提醒大家,在实施这个方案之前,重要的是请教相关的个人数据法规,比如GDPR,因为这种方法可能在每个国家都适用。但在允许使用的司法管辖区中,这是一个无缝获取所需信息的方法,并借助人工智能来进行分析和处理。
如果你想知道,这个个性化会员计划就是星巴克所做的,而且取得了巨大的成功。星巴克的回馈计划甚至能够在顾客访问他们首选店铺或下单自己喜欢的饮料时提供个性化的激励措施。
3. 定义假设
有时候,你可能不确定哪些流程适合由人工智能进行优化。
如果你有这样的情况,那么你可以首先将整个流程分解为各个阶段,并确定那些你认为业务表现不佳的阶段。你花费太多钱的地方是哪些?什么需要的时间比通常花费的时间更长?通过回答这些问题,你可以找出需要改进的关键领域,并决定是否可以借助人工智能来提供帮助。
你会发现,有时传统解决方案可能更有效。如果你在为顾客推荐产品时遇到困难,基于最受欢迎产品的建议通常比试图预测用户行为更有效。因此,先尝试这个方法。一旦获得结果(无论是积极还是消极),然后你就可以对人工智能进行测试以得到一个假设。否则,行动范围将太模糊,你可能最终会浪费时间和金钱。
4. 利用已有的解决方案
许多公司首先打算自己设计自己的机器学习算法。然而,如果你没有计划在较长时间内使用大规模数据集进行训练,不要这样做。这将非常昂贵且耗时。
相反,我建议你专注于已经可用的解决方案。亚马逊、谷歌、微软等公司都提供了人工智能驱动的工具,可以帮助你实现许多目标。然后,逐步地,你可以与其中一家签订合同,并雇佣一名内部开发人员来熟练地配置必要的API请求。
基本理念是这些工具可以由业务开发人员(而不是机器学习专家)集成,从而使我们能够快速测试人工智能是否带来了预期的效果。如果没有带来预期效果,我们只需简单地禁用这些工具,测试假设的成本将仅限于开发人员在集成该服务时所花费的时间和我们使用该工具的费用。如果我们正在开发一个模型,花费的不仅是机器学习专家的工资,还有他们开发该模型所花费的时间,以及任何基础设施费用。然后如果最终没有达到预期的效果,对于开发人员和模型,要做什么就不清楚了。
如果我们的假设得到证实,并且基于人工智能的工具产生了预期效果,我们会感到欣喜,并提出新的假设。将来,如果我们预见到工具成本显著增长,我们可以考虑自己开发这个模型,从而进一步降低成本。但我们需要首先评估开发成本是否真的比从其他专门开发这些工具的公司购买更低。
我的建议是,在使用上述工具并获得良好结果后,再考虑开发自己的机器学习产品,并确信人工智能是从长远来看解决问题的正确途径。否则,您的机器学习项目将无法提供您寻求的价值。正如《哈佛商业评论》最近的一篇精彩文章所说,人工智能的炒作只会让您分散注意力,偏离使命的轨道,而您的使命不需要人工智能。
5. 与人工智能专家咨询
同样,创业者和企业主经常犯的另一个常见错误是试图一切都在内部完成。他们雇佣一个人工智能首席工程师或研究员,然后再雇佣更多人组成一个团队,可以创建一款尖端产品。然而,如果您没有明确定义的人工智能实施策略,那么这项技术对您公司的目标将是毫无价值的。还有一种情况是他们雇佣了一位初级机器学习工程师,以节省与雇佣一位经验丰富的专家相比的费用。然而,这也是危险的,因为一个没有经验的人可能不了解机器学习系统开发和设计的微妙之处,可能会犯下“新手错误”,而公司将不得不付出过高的代价,往往超过雇佣一位经验丰富的机器学习专家的费用。
因此,我的建议是您首先雇佣一位人工智能专家,比如顾问,他们将指导您并评估您的人工智能采用过程。利用他们的专业知识,确保您正在解决的问题需要人工智能,并且该技术可以有效扩展以验证您的假设。
如果您是一个初创企业,并担心资金问题,一个有效的方法是在领英上与人工智能工程师联系,并提出具体问题。信不信由你,许多机器学习和人工智能专家都愿意提供帮助,这既因为他们对这个主题很感兴趣,也因为如果他们成功帮助您,他们可以将其作为他们咨询业绩的积极案例。
最后的想法
在围绕人工智能的炒作中,您可能迫切希望将其纳入您的业务并开发一种使您达到新的水平的基于人工智能的解决方案。然而,您需要记住,每个人都在谈论人工智能并不意味着您的业务需要人工智能。很多企业不幸地匆忙集成人工智能,却没有明确的目标,最终浪费了大量的金钱和时间。对于一些情况,特别是对于初创公司来说,这意味着它们的消亡。通过明确说明问题,收集相关数据,测试假设,并利用专家帮助下已经可用的工具,您可以集成人工智能而不耗尽公司的财务资源。然后,如果解决方案有效,您可以逐步扩大规模,并将人工智能应用于能够提高公司效率或盈利能力的领域。