AI从实验场到实际应用

■ 本刊记者 郭涛

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的研究显示，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且告知用户。

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。同时，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，在利润方面具有显著优势（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著优势。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还可以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，并显著节省组织成本。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将带来的显著改变，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。