CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:如今，人工智能（AI）應(yīng)用于人力資源，供應(yīng)鏈，多層次營(yíng)銷等各個(gè)領(lǐng)域。公司在數(shù)據(jù)科學(xué)家身上投入了大量資金，以引領(lǐng)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。風(fēng)險(xiǎn)和混亂都是人工智能項(xiàng)目失敗的常見(jiàn)原因和主要因素。這是因?yàn)樘娲�現(xiàn)有流程和已熟悉工作流程的員工是一個(gè)非常困難的決定。金錢，培訓(xùn)和時(shí)間的投入是公司不容易接受的一大風(fēng)險(xiǎn)。

 

　　即使在選擇AI之后，由于缺乏合適的數(shù)據(jù)，問(wèn)題也無(wú)法解決。對(duì)于不好的數(shù)據(jù)，算法無(wú)法正常工作。所以，團(tuán)隊(duì)的大量時(shí)間浪費(fèi)了。此外，AI不是一個(gè)單一的過(guò)程或技術(shù)。熟練的員工需要高薪，如果您的預(yù)算不多，那么在沒(méi)有AI專家的情況下，客戶就不會(huì)對(duì)您公司的AI服務(wù)感興趣。這些是大多數(shù)移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)公司中AI失敗的常見(jiàn)原因。

　　人工智能是一個(gè)能夠規(guī)劃，學(xué)習(xí)，推理，解決問(wèn)題，知識(shí)表示，感知，運(yùn)動(dòng)和操縱的系統(tǒng)。它在某種程度上也可能具有社會(huì)智慧和創(chuàng)造力。今天，AI能夠推薦購(gòu)買什么，娛樂(lè)用戶，檢測(cè)信用卡欺詐，甚至識(shí)別圖片中的面孔。截至目前，AI已被分為兩類——窄AI和一般AI。窄AI的示例可以是Apple的SIRI或Microsoft的Cortana，而一般AI示例可以被引用為終結(jié)者中的SKYNET（之后尚未成為現(xiàn)實(shí)）。在未來(lái)幾年，人工智能可能能夠撰寫(xiě)論文，駕駛車輛，甚至可以進(jìn)行手術(shù)。

　　人工智能已經(jīng)在其實(shí)施的各種項(xiàng)目中取得了很大的成功。某些數(shù)據(jù)咨詢公司還將AI整合到他們的項(xiàng)目中，這將有助于廣告和媒體機(jī)構(gòu)推進(jìn)他們的活動(dòng)。但是，并非所有實(shí)施人工智能的公司都取得了成功，高達(dá)85％的公司位于成功的另一邊。根據(jù)一些調(diào)查，來(lái)自高級(jí)管理層的阻力和未能給他們留下深刻印象是原因之一。管理層首先關(guān)注投資回報(bào)。這是一個(gè)很大的障礙。看起來(lái)很棒的項(xiàng)目有時(shí)經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)灰塵。

　　維度研究（Dimensional Research）報(bào)告指出，10個(gè)AI項(xiàng)目中有8個(gè)失敗了，而96％遇到了數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)標(biāo)記和建立模型置信度等問(wèn)題。作為這種失敗的另一個(gè)例子，F(xiàn)acebook，亞馬遜，微軟和Adobe都選擇使用名為神經(jīng)機(jī)器翻譯（Neural Machine Translation）的人工智能工具，因?yàn)樗�能夠非常快速地�?2種語(yǔ)言本地化內(nèi)容。然而，僅僅23％的實(shí)際使用。

　　這些項(xiàng)目失敗的部分原因可能是：

　　1.詐騙者

　　2.溝通障礙

　　3.項(xiàng)目啟動(dòng)前失敗

　　4.缺少數(shù)據(jù)戰(zhàn)士

　　5.內(nèi)部人才/軟件

　　6.害怕失去工作

　　7.開(kāi)始時(shí)太簡(jiǎn)單了

　　1、詐騙者：當(dāng)提到人工智能項(xiàng)目的實(shí)施時(shí)，首先會(huì)有詐騙者破壞，就像“讓我們繼續(xù)（不同項(xiàng)目的名稱），它的成本要低得多。”問(wèn)題不在于項(xiàng)目的類型，而是從最能吸引他們的項(xiàng)目中獲得投資回報(bào)（ROI）。那你做什么呢？確保您的第一個(gè)基于AI的項(xiàng)目面向業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)KPIs，并與組織的愿景和使命保持一致。相信這樣一個(gè)項(xiàng)目的成功對(duì)你和企業(yè)意義重大。管理層會(huì)為此愛(ài)上你。

　　2、溝通障礙：當(dāng)您是數(shù)據(jù)科學(xué)家并使用技術(shù)術(shù)語(yǔ)與您的管理層溝通時(shí)，這個(gè)障礙必然會(huì)顯示出來(lái)。管理層不關(guān)心您如何進(jìn)行項(xiàng)目。他們已經(jīng)有足夠多的事情需要關(guān)照了。不要用AI教育他們，告訴他們?nèi)绾未偈构�司發(fā)展。用美元而不是千兆字節(jié)說(shuō)話。此外，公司的優(yōu)先事項(xiàng)必須與您的項(xiàng)目保持一致。他們會(huì)很高興聽(tīng)你的并且給你一個(gè)機(jī)會(huì)。

　　3、項(xiàng)目啟動(dòng)前失敗：是的。你可能不會(huì)做的事情，但它卻是一個(gè)救生員。想象一下，在你的項(xiàng)目上花了大量的錢，然后聽(tīng)到客戶告訴你規(guī)格不是他想要的。你注定要失敗。因此，在您實(shí)際開(kāi)始項(xiàng)目之前，準(zhǔn)備一些輸出和報(bào)告，您可以向客戶展示并讓他同意他剛才看到的內(nèi)容。即使客戶可能不同意，您也沒(méi)有丟失任何東西。您現(xiàn)在知道客戶愿意擁有什么，并且您可以從客戶規(guī)范開(kāi)始。

　　4、缺少數(shù)據(jù)戰(zhàn)士：組織通常更愿意給新手，剛剛畢業(yè)的孩子或幾乎沒(méi)有任何工作經(jīng)驗(yàn)的機(jī)會(huì)。原因很簡(jiǎn)單——省錢。這就是最大的錯(cuò)誤。以節(jié)省美元的名義，他們實(shí)際上被浪費(fèi)掉了。沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的家伙會(huì)想出一些沒(méi)有完成項(xiàng)目（甚至開(kāi)始）的新借口。該組織需要的是具有豐富經(jīng)驗(yàn)的人，開(kāi)發(fā)了AI項(xiàng)目，并將其成功實(shí)施到一些客戶組織。

　　5、內(nèi)部人才/軟件：在內(nèi)部培養(yǎng)人才是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，但如果組織每次使用相同的人才，他們?nèi)绾未_保內(nèi)部人才掌握最新知識(shí)。內(nèi)部人才是否與其他社區(qū)混在一起？如果不是，公司需要從外部找到開(kāi)發(fā)人員。

　　6、害怕失去工作：雖然人工智能可以為組織帶來(lái)巨大的變化和利潤(rùn)，但對(duì)于那些不知道的人來(lái)說(shuō)，人工智能有能力做我們?nèi)祟惤裉熳龅氖虑椤�從�?zhí)行物理任務(wù)到做出邏輯決策，AI可以處理所有問(wèn)題。這在最高級(jí)階段可能對(duì)實(shí)施它的組織的員工構(gòu)成威脅。因此，可能會(huì)有人阻礙實(shí)施AI，否則他們會(huì)失去工作。

　　7、適當(dāng)開(kāi)始：在沒(méi)有實(shí)施簡(jiǎn)單規(guī)則的情況下，您的AI項(xiàng)目將獲得0％的價(jià)值。有傳言說(shuō)復(fù)雜的項(xiàng)目會(huì)獲得成功，但過(guò)于復(fù)雜的項(xiàng)目會(huì)花費(fèi)很多時(shí)間。因此，應(yīng)該以一種適當(dāng)?shù)姆绞絾��?dòng)項(xiàng)目。

　　此外，上述原因項(xiàng)目也可能由于預(yù)期與項(xiàng)目在實(shí)際時(shí)間范圍內(nèi)的實(shí)際情況不一致而失敗。盡管有關(guān)于人工智能的所有光環(huán)，但某些事情可能會(huì)出錯(cuò)。可以是算法或程序沒(méi)有正確編碼，也可能是作為AI的某些查詢的答案是由不正確數(shù)據(jù)提供的。

　　AI系統(tǒng)失敗的另一個(gè)原因可能是不完整的數(shù)據(jù)集。每當(dāng)AI系統(tǒng)需要接管時(shí)，必須對(duì)所有問(wèn)題進(jìn)行訓(xùn)練，并將其答案存在于數(shù)據(jù)集中。如果在培訓(xùn)期間數(shù)據(jù)集不完整，AI將無(wú)法實(shí)時(shí)響應(yīng)情況。

　　此外，算法可能會(huì)出錯(cuò)。這是因?yàn)樗鼈兪怯梢恍┤碎_(kāi)發(fā)的。開(kāi)發(fā)算法的人很可能偏向某個(gè)特定的教派。在工作選擇過(guò)程中，如果算法偏向某個(gè)特定部門(mén)，招聘公司可能會(huì)找不到最合適的候選人。

　　有時(shí)傳感器可能無(wú)法工作導(dǎo)致AI出現(xiàn)問(wèn)題。在這種情況下，AI必須優(yōu)雅地失敗，保持原始狀態(tài)。需要對(duì)AI系統(tǒng)進(jìn)行全面培訓(xùn)，以了解可能遇到的任何情況。請(qǐng)記住，無(wú)論何時(shí)您在設(shè)計(jì)上偷工減料，或者缺少正確的信息，都必然會(huì)發(fā)生失敗。

　　作者：Krunal Vyas

　　原文網(wǎng)址：http://customerthink.com/why-85-of-the-artificial-intelligence-projects-fail/