人工智能的购买与构建困境大相径庭

文章 (53) 2021-03-26 11:06:49

尽管这是该规则的例外,但一些组织已经设法克服了采用AI的障碍并提高了AI的获利能力。数字采用者在实施AI方面面临更多明显的障碍。这些组织通常是较成熟,较不敏捷的行业的成员。更新核心流程是一个漫长的过程,技术的引入有可能通过技术素养和新系统带来的麻烦而破坏关键的业务功能。

仍然存在的问题是,如此众多的公司都了解了AI的重要性(由战略和才华横溢的团队提供支持),但仍未能成功实施所需的解决方案。

与其他任何突破性的业务技术一样,从网站到服务器,在AI世界中也存在着“买对卖”的困境。公司必须做出艰难而昂贵的决定,以从头开始创建技术,或者购买可能不完全正确的现成解决方案。根据他们的需求选择正确的解决方案的组织可以在通过自动化核心业务功能成功提高盈利能力和成为另一个无法实现生产的AI项目之间有所区别。

看建筑

在内部构建AI有很多好处。如果做对了,内置的方法可以带来稳定的生产级AI解决方案,该解决方案完全适合于行业或公司的特定需求。

对于数字采用者而言,在内部获得成功的构建和实施AI解决方案要比说没有足够的资金和基础架构容易得多。

成功地将AI投入生产并不表示项目已结束或需要进行投资。公司仍然需要承担维持模型“有效”和相关性的成本。建立AI模型就像击中一个移动的目标:该目标需要不断地重新校准。需要不断进行工作,以确保模型随着时间的推移而有效,并随着实时且经常有噪声的数据集而发展。

尽管很耗时,但是随着时间的推移灵活地开发和改进模型是内置定制解决方案的关键优势。内置的系统为企业提供了对AI IP的完全所有权,因此可以根据情况的变化来控制适应和改进模型的控制。

为了实现这一目标,公司应该考虑首先构建一个全栈式AI“卓越中心”。建立在明确的AI原则和目标基础上的集中式AI团队。作为内部项目及其发展的基础,这将为项目提供领导和指导。这可能是一个漫长且耗费资源的过程,需要专门团队的不间断维护和监视。

从目前的情况来看,大多数成功构建自己的AI解决方案的公司都是具有投资研究,基础设施和人才能力的技术巨头。而不是中小型公司。

看一下购买

考虑到内部构建解决方案所需的成本,时间和人力资源,现成的解决方案已成为一种流行的选择。“购买”方法具有许多优势,例如更快地交付市场,较少的前期投资以及通常更高的弹性。

在太多情况下,“一刀切”的方法根本无法真正适合任何人。由于最具影响力的AI产品通常会向下钻取以解决特定于超级市场的​​行业陷阱,因此通用AI解决方案可能会错过市场。科恩·英格(Cohen Inger)解释说:“许多值得用AI解决的业务问题是特定于行业的,或者是公司独有的,解决方案将由数据,环境和客户要求严格定义”。购买的解决方案可能无法提供随市场发展所需的灵活性,无法处理数据异常值的能力,也无法提供能够随着客户需求的发展而进行无缝更新的后端。

尽管现成的解决方案无法解决特定的业务挑战,但它们可以满足行业统一的痛点。缺乏构建定制的AI产品所需的资源和人才的组织可能会发现构建的系统是一个有吸引力的选择。但是,用第三方AI服务替换核心业务原则会导致缺乏控制。在减轻企业持续开发AI的负担的同时,对于现成的模型而言,对外部组织进行初始和持续开发的依赖是一个问题。购买AI的采用者可能会依赖外部资源来修复错误和添加新功能,例如,核心业务流程的有效性取决于产品开发人员能否满足其需求。

定制的巨大妥协

如果对于许多公司来说不确定购买解决方案的赌注,而对于大多数人来说内部解决方案则遥不可及,那么,如果组织要接受AI功能,就必须妥协。

随着AI本身作为一个行业的发展,一种新的方法应运而生:定制。这种人工智能开发方法将AI作为服务提供。这些平台使组织技术团队的成员可以根据一系列现成解决方案的自定义级别定义AI模型的参数。然后,公司将定制的产品馈送到数据中,以创建满足特定需求的AI。通常,客户对AI保持高度的监督,例如通过监视和人机反馈回路,从而可以在无需维护成本的情况下改善对业务流程的控制。

这种混合方法将解决方案基于具有一组现成功能的核心AI技术的基础上,留下了需要根据客户需求量身定制的开放特定方面。

这种方法将建筑的好处与购买的积极方面结合在一起,同时消除了两者的缺点。定制是可能的,因为AI解决方案具有共同且重叠的核心技术,这些技术可作为部署的基础。

类似于人类技能:我们所有人都有5种基本感觉,但是可以对每种基本感觉进行修改和培训以实现不同的目标。对于一个足球队来说,雇用一个已经可以踢球的人而不是从头开始教一个孩子,它的技巧和成本效益就不那么高了。

通过定制方法,可以通过反馈循环,培训和监控来不断改进核心功能,以满足业务线或客户群不断变化的需求。

科恩(Cohen)解释了这句话的真实含义:“公司可以部署可定制的解决方案来对文本进行分类或检测某些对象。然后,可以针对特定的用例定制这些基本功能,并随文本或对象的类型而变化,而无需投资于教授AI每个对象是什么。”

用另一种方式来看:可以预先加载这些核心技术功能的可定制AI解决方案能够降低风险并缩短客户的部署时间。

我们从这里去

人工智能仍处于起步阶段。许多进步尚待观察甚至想象。尽管我们距离AI改变生活的方方面面还有几十年的时间,但现在是公司开始开发,规划和实施AI解决方案的时候了,以免落伍。AI转型公司与尚未采用AI的公司之间的差距越来越大。

当我们讨论购买与构建困境时,混合方法可能以最佳方式在两者之间建立平衡,使AI民主化,从而推动企业和整个行业向前发展。发生这种情况时,每个人都会开始注意到AI改善了他们的日常生活。

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