■ 本刊記者 郭濤

我們應(yīng)該用什么樣的關(guān)鍵詞來(lái)回顧和概括2018年人工智能（AI）的發(fā)展？興奮、歡欣鼓舞，還是疑慮甚至有一點(diǎn)點(diǎn)擔(dān)心？

人們一會(huì)兒擔(dān)心AI將使機(jī)器占據(jù)主導(dǎo)地位，人類(lèi)將迎來(lái)“世界末日”；一會(huì)兒又歌頌AI將創(chuàng)造一個(gè)理想的世界，人們不需要再工作。Infor公司AI產(chǎn)品管理總監(jiān)Rick Rider認(rèn)為，這兩個(gè)極端依然只是科學(xué)幻想。盡管AI將在2019年得到更廣泛的應(yīng)用，但主要將集中在概念驗(yàn)證和測(cè)試上。集中試驗(yàn)是AI全面落地的必要前提，也是一項(xiàng)明智的投資決策。

AI的門(mén)檻“高”在哪里？

咨詢(xún)公司McKinsey的研究顯示，在營(yíng)業(yè)收入超過(guò)10億美元的企業(yè)中，接近60%至少啟動(dòng)了AI試驗(yàn)項(xiàng)目。另 外，F(xiàn)orrester Research預(yù)計(jì)，未來(lái)三年，與AI相關(guān)的軟件產(chǎn)生的收入將增加近兩倍，達(dá)到29億美元；到2021年，機(jī)器人自動(dòng)化技術(shù)將代替全球大約430萬(wàn)人的工作。似乎已經(jīng)沒(méi)有什么能夠阻擋AI的腳步 。

雖然擁有顯而易見(jiàn)的優(yōu)勢(shì)，但是AI依舊面臨一些嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。Infor公司認(rèn)為，延緩AI落地主要有以下三大因素：

早期成功案例有局限性。許多早期的試驗(yàn)案例主要圍繞零售和消費(fèi)應(yīng)用，而企業(yè)應(yīng)用發(fā)展一直比較緩慢。這些早期的成功案例仍有局限性，覆蓋面較窄，通常只適用于一家公司、一種產(chǎn)品或小眾領(lǐng)域。人們很難從與自己所在的市場(chǎng)完全不相關(guān)的案例中學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。

沒(méi)有確定的最佳做法。AI全面落地的另一個(gè)障礙是目前缺乏明確的最佳做法。早期采用AI的組織在記錄AI的落地工作時(shí)通常只進(jìn)行簡(jiǎn)要概述，出于保護(hù)專(zhuān)利的目的故意模糊其辭。在實(shí)施AI方面，企業(yè)沒(méi)有可以借鑒的詳細(xì)操作經(jīng)驗(yàn)，需要自行研究。這給企業(yè)的AI實(shí)踐增加了難度。

未知的財(cái)務(wù)影響。對(duì)AI的財(cái)務(wù)影響知之甚少是又一個(gè)尚未解決的問(wèn)題。截至目前，媒體報(bào)道的成功應(yīng)用通常集中在技術(shù)領(lǐng)域，而且是由IT團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)的，而不是需要解決特定的市場(chǎng)問(wèn)題或達(dá)成量化目標(biāo)的業(yè)務(wù)經(jīng)理。這種以技術(shù)為中心的方法雖有其自身的價(jià)值，但也存在局限性，例如缺乏支持企業(yè)用例或投資回報(bào)率（ROI）的數(shù)據(jù)等。

AI在企業(yè)應(yīng)用中落地的門(mén)檻究竟“高”在哪？

Rick Rider表示，AI在企業(yè)應(yīng)用中落地，最迫切需要解決的是認(rèn)識(shí)和信任問(wèn)題。為了讓企業(yè)相信AI技術(shù)可以擴(kuò)大業(yè)務(wù)場(chǎng)景，優(yōu)化決策，就需要了解這項(xiàng)技術(shù)實(shí)際是如何發(fā)揮作用的。其中，最關(guān)鍵的是要找到指導(dǎo)企業(yè)完成這一過(guò)程的技術(shù)，而且不會(huì)因?yàn)榍度胧酱a或虛假的AI規(guī)則引擎讓AI的落地更加復(fù)雜化。歸根到底，這是一個(gè)高等數(shù)學(xué)問(wèn)題，即發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)律并且告知用戶(hù)。

另外，還要讓客戶(hù)明白，他們并不一定需要更多的IT基礎(chǔ)架構(gòu)，而要更加關(guān)注創(chuàng)造性思維。同時(shí)，向云遷移需要解決一些基礎(chǔ)架構(gòu)方面的問(wèn)題。因此，開(kāi)始這類(lèi)項(xiàng)目的前提是讓客戶(hù)轉(zhuǎn)向托管服務(wù)。

從“實(shí)驗(yàn)”到“實(shí)用”

AI應(yīng)用的落地一定要與行業(yè)，以及特定的應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合。Rick Rider指出，在利潤(rùn)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)（要求不斷尋找實(shí)現(xiàn)差異化的方法）的行業(yè)，或者具有大量與流程相關(guān)的數(shù)據(jù)的行業(yè)將最先應(yīng)用AI。

比如，在制造業(yè)，考慮到物聯(lián)網(wǎng)的快速興起，以及用戶(hù)很難搞清楚其中含義的大量數(shù)據(jù)涌現(xiàn)，AI將在發(fā)現(xiàn)洞察方面發(fā)揮顯著優(yōu)勢(shì)。又比如在零售等行業(yè)，電子商務(wù)的迅速發(fā)展導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈，企業(yè)用戶(hù)可以使用自己的數(shù)據(jù)作為差異化的因素，實(shí)現(xiàn)更高的自動(dòng)化并獲得更多深刻的洞察。企業(yè)用戶(hù)可以憑借“數(shù)據(jù)+智能”找到能夠創(chuàng)造更多價(jià)值的新模式，例如設(shè)定產(chǎn)品零售價(jià)、預(yù)測(cè)缺貨情況等。

Rick Rider表示，企業(yè)如果想在2019年更有效地推動(dòng)AI落地，需要收集可用于提出大規(guī)模實(shí)施建議和獲得利益相關(guān)者（尤其是財(cái)務(wù)部門(mén)）支持的量化數(shù)據(jù)。通過(guò)AI應(yīng)用試驗(yàn)，企業(yè)用戶(hù)可以進(jìn)一步明確，在提高生產(chǎn)力、減少浪費(fèi)、刺激客戶(hù)消費(fèi)和創(chuàng)造新收入等方面哪些措施是行之有效的，哪些是無(wú)效的，以及對(duì)利潤(rùn)的影響等。通過(guò)收益隨時(shí)間的增長(zhǎng)，可以證明成本的必要性和合理性。

除了考慮ROI因素以外，詳細(xì)的試驗(yàn)案例記錄可以為后期擴(kuò)展AI應(yīng)用提供可擴(kuò)展的框架，從而幫助企業(yè)加快未來(lái)全面落地AI的速度。創(chuàng)新型解決方案提供商可以幫助客戶(hù)快速啟動(dòng)試驗(yàn)項(xiàng)目，采用的方法包括發(fā)現(xiàn)決策工具、培訓(xùn)服務(wù)、流程自動(dòng)化和內(nèi)置智能工作流程等?！笆褂眠m當(dāng)?shù)墓ぞ撸梢詫I應(yīng)用的探索過(guò)程縮短至兩個(gè)月。”Rick Rider表示。

現(xiàn)在，我們更多地看到是一些做數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)或IaaS平臺(tái)的廠商，將AI作為一種新的能力嵌入其基礎(chǔ)架構(gòu)平臺(tái)中。那么，AI又是如何與行業(yè)應(yīng)用軟件相結(jié)合的呢？

“AI是一項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)，將在所有行業(yè)、產(chǎn)品和用例中得到廣泛應(yīng)用。相比只適用于某個(gè)行業(yè)中、某個(gè)用例的產(chǎn)品，為什么不開(kāi)發(fā)一種適用于所有企業(yè)用戶(hù)，讓所有業(yè)務(wù)部門(mén)都能利用AI而獲益的解決方案呢？”Rick Rider話(huà)鋒一轉(zhuǎn)，“用戶(hù)必須謹(jǐn)慎采用嵌入式AI。根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)，幾乎不可能重復(fù)使用一種AI技術(shù)，因?yàn)椴煌蛻?hù)的數(shù)據(jù)模式千差萬(wàn)別。然而，通用平臺(tái)應(yīng)提供一個(gè)模板，讓客戶(hù)可以根據(jù)自己的準(zhǔn)確需求和數(shù)據(jù)調(diào)整AI。Infor的Coleman AI Platform就是這樣一個(gè)平臺(tái)。”

AI可能會(huì)讓你徹底改變

毫無(wú)疑問(wèn)，AI將徹底改變用戶(hù)的體驗(yàn)。有朝一日，AI可能會(huì)讓你徹底改變使用網(wǎng)頁(yè)瀏覽器的正常工作習(xí)慣，轉(zhuǎn)而以全新的方式，與系統(tǒng)和數(shù)據(jù)進(jìn)行交互，而且基本不需要額外培訓(xùn)。另外，AI還可以讓用戶(hù)更加關(guān)注如何獲取和利用更多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，而不僅僅是關(guān)注功能本身。它會(huì)讓ERP根據(jù)API“以服務(wù)為導(dǎo)向”，將數(shù)據(jù)用于優(yōu)化業(yè)務(wù)，而不是迫使用戶(hù)依靠難以隨時(shí)間升級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)化流程。

AI將進(jìn)入每個(gè)角落。Gartner指出，2019年，AI將真正與人類(lèi)生活交織在一起，AI助手將得到快速普及。人們可以通過(guò)AI助手安排工作計(jì)劃，還可以進(jìn)行購(gòu)物、點(diǎn)餐、預(yù)定差旅，甚至實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。在企業(yè)應(yīng)用中，AI助手可以提高辦公效率。

Infor最新推出的Coleman數(shù)字助手將于2019年春季上市，它能夠快速查找數(shù)據(jù)，自動(dòng)完成重復(fù)性工作，優(yōu)化工作流程，幫助員工提高工作效率，并顯著節(jié)省組織成本。Coleman是一個(gè)十分“聰明”的助手，它可以“聽(tīng)懂”人的命令，簡(jiǎn)化操作。該產(chǎn)品旨在通過(guò)實(shí)現(xiàn)Infor CloudSuite的自然語(yǔ)言可擴(kuò)展性和可訪(fǎng)問(wèn)性，最大程度地發(fā)揮人類(lèi)工作潛力。從用戶(hù)的角度來(lái)看，Infor Coleman數(shù)字助手可以讓工作變得更有趣、更高效。

隨著技術(shù)的進(jìn)步，廠商基于云技術(shù)開(kāi)發(fā)出的一系列平臺(tái)，將有效縮小企業(yè)之間的技能差距，進(jìn)一步推動(dòng)AI技術(shù)和企業(yè)級(jí)軟件之間的融合，從而加速AI在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中的落地。

德勤預(yù)計(jì)，到2020年，全球約87%的用戶(hù)的AI能力將主要來(lái)自于融入了AI技術(shù)的企業(yè)級(jí)軟件。Infor認(rèn)為，2019年，AI將在企業(yè)和組織內(nèi)部逐步接受測(cè)試，以驗(yàn)證其真正的價(jià)值，一旦有具體指標(biāo)證明其價(jià)值，預(yù)計(jì)AI將在2020年得到更廣泛的實(shí)施。

舉例來(lái)說(shuō)，2019年醫(yī)療機(jī)構(gòu)將開(kāi)始小規(guī)模實(shí)施AI，以安全的方式測(cè)試流程，為2020年在企業(yè)范圍內(nèi)的全面應(yīng)用AI做好準(zhǔn)備。

談到未來(lái)AI將帶來(lái)的顯著改變，Rick Rider總結(jié)了以下三點(diǎn)：使用傳統(tǒng)Web系統(tǒng)和盯著屏幕工作的用戶(hù)會(huì)減少；客戶(hù)逐漸將他們的數(shù)據(jù)視為潛在的關(guān)鍵差異化資源；企業(yè)用戶(hù)（而不是數(shù)據(jù)科學(xué)家）將能夠使用和理解AI技術(shù)，擁有更多元化、更有創(chuàng)造力的用戶(hù)體驗(yàn)。