避免人工智能項(xiàng)目失敗的三大措施

為什么這么多人工智能項(xiàng)目失敗了，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者如何避免這種情況？需要打破三個(gè)領(lǐng)導(dǎo)陷阱，并說(shuō)明成功的人工智能工作如何避免這些錯(cuò)誤。

大多數(shù)組織如何開(kāi)始人工智能（人工智能）之旅？

以下看看一些大型企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人如何計(jì)劃進(jìn)軍人工智能。這是麥肯錫公司最近提供的幾個(gè)例子：

大型組織的負(fù)責(zé)人花了兩年時(shí)間和數(shù)億美元用于全公司范圍的數(shù)據(jù)清理計(jì)劃。目的是在啟動(dòng)任何人工智能計(jì)劃之前擁有一個(gè)數(shù)據(jù)元模型。

一家大型金融服務(wù)公司的首席執(zhí)行官聘用了1，000名數(shù)據(jù)科學(xué)家，每人平均花費(fèi)25萬(wàn)美元，以釋放人工智能的力量。

一家大型制造商的首席執(zhí)行官列出了一系列雄心勃勃的項(xiàng)目，這些項(xiàng)目使用了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)對(duì)于文本、圖像和視頻數(shù)據(jù)非常有效。

所有這些舉措有什么共同點(diǎn)？他們都失敗了。

這些項(xiàng)目除了沉重的沉沒(méi)成本外，還導(dǎo)致組織對(duì)先進(jìn)分析技術(shù)的幻想破滅。

這并不少見(jiàn)。麥肯錫的人工智能狀態(tài)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，只有22%的使用人工智能的組織報(bào)告了可觀的底線影響。為什么這么多項(xiàng)目失敗，領(lǐng)導(dǎo)者如何避免這種情況？

大多數(shù)追求人工智能的領(lǐng)導(dǎo)者都錯(cuò)過(guò)了所有權(quán)的三個(gè)方面。這些職責(zé)在您計(jì)劃人工智能項(xiàng)目之前就已經(jīng)很好地開(kāi)始了，并且在您的項(xiàng)目上線很長(zhǎng)時(shí)間之后就開(kāi)始延伸。

這是使人工智能計(jì)劃失敗的三種方法：

錯(cuò)誤1：?jiǎn)?dòng)與企業(yè)愿景不符的人工智能項(xiàng)目

麥肯錫公司發(fā)現(xiàn)，只有30%的組織將其人工智能戰(zhàn)略與公司戰(zhàn)略保持一致。多數(shù)領(lǐng)導(dǎo)者以人工智能的名義燒錢是不是很震驚？組織經(jīng)常追求看起來(lái)有趣或緊迫的人工智能計(jì)劃。

企業(yè)的項(xiàng)目必須解決業(yè)務(wù)難題。但是，更重要的是這些結(jié)果必須與其公司戰(zhàn)略保持一致。從其業(yè)務(wù)愿景開(kāi)始，確定數(shù)據(jù)將如何實(shí)現(xiàn)它。明確您的目標(biāo)利益相關(guān)者是誰(shuí)，并確定他們將取得什么樣的成功。

然后，確定將賦予利益相關(guān)者權(quán)力并使其更接近其業(yè)務(wù)目標(biāo)的戰(zhàn)略計(jì)劃。

羅氏制藥公司的首席信息官SteveGuise在《麻省理工學(xué)院斯隆管理評(píng)論》的一份報(bào)告中，解釋了人工智能如何幫助改變企業(yè)的商業(yè)模式。羅氏制藥公司正在努力實(shí)現(xiàn)個(gè)性化醫(yī)療保健。Guise指出，當(dāng)前的藥物輸送模式將無(wú)法幫助他們實(shí)現(xiàn)這一愿景。他們認(rèn)為有必要將藥物發(fā)現(xiàn)的速度從每年三種藥物加快到30種。Guise說(shuō)，人工智能可以幫助他們獲得這種指數(shù)級(jí)的進(jìn)步。

羅氏制藥公司通過(guò)構(gòu)建跨篩查、診斷和治療的能力，使人工智能在組織內(nèi)成為主流。通過(guò)與追求人工智能驅(qū)動(dòng)的藥物發(fā)現(xiàn)的初創(chuàng)企業(yè)合作，它增強(qiáng)了這一點(diǎn)。由于這些努力，羅氏制藥公司在乙肝和帕金森病等疾病的治療上取得了重大突破。通過(guò)從他們的企業(yè)愿景開(kāi)始，并將所有人工智能計(jì)劃與這一總體目標(biāo)相結(jié)合，羅氏的努力正在碩果累累。

錯(cuò)誤2：在項(xiàng)目上線后等待規(guī)劃投資回報(bào)率（ROI）

組織何時(shí)應(yīng)該考慮人工智能項(xiàng)目的投資回報(bào)率（ROI）？大多數(shù)組織在項(xiàng)目上線時(shí)都會(huì)犯錯(cuò)跟蹤投資回報(bào)率（ROI）的錯(cuò)誤。領(lǐng)導(dǎo)者會(huì)為模糊的結(jié)果感到滿意，例如“效率提高”、“品牌價(jià)值”或“更快樂(lè)的客戶”，從而使情況變得更糟。

要量化結(jié)果的價(jià)值并不容易。但這并非沒(méi)有。組織甚至必須在批準(zhǔn)項(xiàng)目之前就要求量化業(yè)務(wù)收益。人工智能可以通過(guò)增加收入或降低支出來(lái)創(chuàng)造價(jià)值。兩者都很有價(jià)值。定義其項(xiàng)目將實(shí)現(xiàn)哪些結(jié)果。

組織需要確定領(lǐng)先指標(biāo)和落后指標(biāo)的組合，以幫助衡量這些結(jié)果。通過(guò)更新流程或創(chuàng)建新流程來(lái)收集計(jì)算指標(biāo)所需的數(shù)據(jù)。最后，通過(guò)超出硬件、軟件和技術(shù)團(tuán)隊(duì)的成本來(lái)跟蹤其投資。包括組織在采用和變更管理計(jì)劃上的支出。此投資回報(bào)率指標(biāo)應(yīng)是組織的項(xiàng)目批準(zhǔn)決定中的關(guān)鍵因素。

德意志銀行在德國(guó)推出了人工智能驅(qū)動(dòng)的消費(fèi)者信貸產(chǎn)品。即使客戶填寫了貸款申請(qǐng)，該解決方案仍可以對(duì)貸款做出實(shí)時(shí)決策。消費(fèi)者擔(dān)心拒絕貸款會(huì)影響他們的信用等級(jí)。該產(chǎn)品通過(guò)告訴他們是否可以批準(zhǔn)他們的貸款來(lái)消除這種風(fēng)險(xiǎn)，即使他們未達(dá)到“申請(qǐng)”狀態(tài)。

德意志銀行發(fā)現(xiàn)，在人工智能驅(qū)動(dòng)的服務(wù)啟動(dòng)后的八個(gè)月內(nèi)，貸款發(fā)行量猛增了10到15倍。通過(guò)吸引最初沒(méi)有申請(qǐng)的客戶來(lái)獲得收益。這是人工智能幫助增加收入的一個(gè)明顯案例。

錯(cuò)誤3：期望人工智能驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型而不會(huì)改變組織文化

在2019年的年度調(diào)查中，Gartner公司向首席數(shù)據(jù)官詢問(wèn)了最大的阻礙因素，他們希望從分析中獲取價(jià)值。最大的挑戰(zhàn)與數(shù)據(jù)或技術(shù)無(wú)關(guān)。這是文化。

如果不仔細(xì)地塑造組織文化，那么即使是布局最好的人工智能戰(zhàn)略也將一事無(wú)成。文化變革必須從頭開(kāi)始。領(lǐng)導(dǎo)者必須運(yùn)用講故事的方式來(lái)啟發(fā)和展示人工智能如何幫助組織實(shí)現(xiàn)其愿景。

領(lǐng)導(dǎo)者必須消除對(duì)人工智能的恐懼，并提高所有員工的數(shù)據(jù)素養(yǎng)。他們必須以身作則，并通過(guò)加入各個(gè)級(jí)別的數(shù)據(jù)擁護(hù)者來(lái)維持變革。文化轉(zhuǎn)變需要多年，領(lǐng)導(dǎo)者必須在項(xiàng)目上線很長(zhǎng)時(shí)間后對(duì)其進(jìn)行影響。

Dominos Pizza公司是技術(shù)轉(zhuǎn)型的典范。該組織采用以數(shù)據(jù)為依據(jù)的決策文化，并在銷售，客戶體驗(yàn)和交付中使用人工智能。十年前不是這種情況。

Patrick Doyle于2010年接任這家擁有50年歷史的比薩餅制造商Dominos Pizza公司的首席執(zhí)行官，當(dāng)時(shí)該披薩制造商受到了客戶和投資者的一致好評(píng)。Doyle采取了大膽的步驟，通過(guò)收成評(píng)論上市。然后，他從內(nèi)到外進(jìn)行了完全重新引導(dǎo)，使組織走上了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路。他通過(guò)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，增強(qiáng)人員能力并內(nèi)部進(jìn)行多項(xiàng)人工智能創(chuàng)新來(lái)對(duì)技術(shù)進(jìn)行一些大膽的押注。

Doyle在2018年退休時(shí)，Dominos公司的銷售額已連續(xù)28個(gè)季度增長(zhǎng)，其股票回報(bào)率超過(guò)了Google。即將離任的CEO總結(jié)得最好：“我們只是一家賣比薩的技術(shù)公司?！蓖ㄟ^(guò)領(lǐng)導(dǎo)多米諾骨牌內(nèi)部的文化轉(zhuǎn)型，Doyle確保了向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策的轉(zhuǎn)變，即使他轉(zhuǎn)任新首席執(zhí)行官后，這種決策仍然持續(xù)存在。

將如何使人工智能超越組織中的創(chuàng)新鴻溝？

采用技術(shù)創(chuàng)新絕非易事。無(wú)論是在市場(chǎng)上推出人工智能之類的新技術(shù)，還是在組織內(nèi)部采用人工智能，挑戰(zhàn)都是相似的。

創(chuàng)新者將這一旅程植入組織內(nèi)部。早期采用者由于其最初的熱情和開(kāi)放態(tài)度而接受了創(chuàng)新。但是隨后，其速度變慢并拉大了差距。通常缺乏可見(jiàn)性，結(jié)果的不確定性以及對(duì)變革的廣泛抵抗。

這是大多數(shù)計(jì)劃失敗的地方。

對(duì)于像人工智能這樣的創(chuàng)新技術(shù)，要跨越這一鴻溝并走向主流，它需要領(lǐng)導(dǎo)層的干預(yù)。領(lǐng)導(dǎo)者必須通過(guò)使倡議與企業(yè)愿景保持一致來(lái)使人工智能成功。他們必須通過(guò)將人工智能的ROI對(duì)話制度化來(lái)證明經(jīng)濟(jì)價(jià)值。最后，他們必須塑造組織文化，以促進(jìn)變革并采用人工智能驅(qū)動(dòng)的決策。
責(zé)編AJX