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人工智能需要从数字化转型的失败中吸取教训

今年1月,IBM发布了一份详尽的研究报告,解释了数字化转型只能提供-5%到10%的投资回报率,而非预期的150%。这种差距与过去几十年在客户端/服务器实施、操作系统迁移、大数据应用和技术实现方面积累的经验有关。并非所有技术实现都未达成目标,但大多数实现却未成功。主要问题在于技术尚不成熟,技术提供商和部署公司往往通过推销来吸引买方,但却缺乏后续跟进,以确保所承诺的价值得以实现。同样的事情也可能发生在人工智能上。当客户端/服务器趋势兴起时,技术尚未做好准备,导致IBM陷入困境,市场急于转变至尚未成熟的领域。销

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    今年1月,IBM发布了一份详尽的研究报告,解释了数字化转型只能提供-5%到10%的投资回报率,而非预期的150%。这种差距与过去几十年在客户端/服务器实施、操作系统迁移、大数据应用和技术实现方面积累的经验有关。

    人工智能需要吸取数字化转型容易失败的教训

    并非所有技术实现都未达成目标,但大多数实现却未成功。主要问题在于技术尚不成熟,技术提供商和部署公司往往通过推销来吸引买方,但却缺乏后续跟进,以确保所承诺的价值得以实现。

    同样的事情也可能发生在人工智能上。

    当客户端/服务器趋势兴起时,技术尚未做好准备,导致IBM陷入困境,市场急于转变至尚未成熟的领域。

    销售通常能够超越产品本身,这是因为销售往往强调的是产品的附加价值和服务。在人工智能等新技术兴起的时代,许多公司都希望能够在这一领域获得一席之地。然而,除了像IBM和英伟达这样在人工智能领域研究了几十年的公司之外,没有其他公司(包括谷歌在内)宣布已经准备好全面进军人工智能领域。

    IBM之所以如此兴奋是因为它拥有watsonx,这是市场上最成熟的人工智能解决方案之一。在企业级生成式人工智能领域,IBM是最成熟的,而其他公司则依赖于少量或根本没有基础的销售和营销承诺生存。

    购买者在销售领先于技术的情况下可能会受到损失。数据表明,许多人未能做好尽职调查,因此导致了这种情况。

    解决办法:做好功课,遵循流程

    在这种情况下,一个成功的策略是采用“试验先行”方法。在确保供应商提供的解决方案成熟和完整后,通过试点项目验证其可行性。即使产品成熟,也需根据实际情况逐步部署,以避免可能的大规模失败。试点项目的失败是可以接受和纠正的,有助于在生产阶段做出更明智的决策。

    在试点之前,确保供应商的收益和投资回报率要求是可实现的,可向已成功部署技术的公司寻求参考。询问供应商是否内部部署过该技术,并与使用该技术的公司的IT人员沟通,获取真实反馈。

    与其他正在尝试同样任务的人一起研究并获取最佳实践,要意识到并非每种解决方案都适用于每个公司甚至每个部门。

    混合多云是在正常运行时间、成本、可用性和可靠性之间提供最佳平衡的实践。需要一个理解这个概念的供应商,与你信任的云计算供应商有着深厚的关系,并且已经获得了足够的经验,所以它不应该是在服务你的过程中学习的。

    特别是对于人工智能数据,质量是至关重要的,你需要很多帮助来确保它。不想要一个有偏见或产生幻觉的AI,就像你不想要一个总是提供不准确答案的分析一样。

    这些新的人工智能功能预计将是多模式的,包括自然语言、图像、音频、视频,甚至是关键的时间元素。人工智能的使用往往倾向于针对其中一种数据类型进行优化,而在其他数据类型上表现不佳,所以你需要了解其中的差异,并让供应商知道在它不具备能力的领域,另一家供应商可能是更好的选择。

    最后,你需要度量标准和里程碑方面的帮助,这样,如果供应商的性能不佳,你就可以及早确定问题所在,要么更换供应商,要么更换团队。如果与你合作的供应商不能帮助你为项目设置度量标准和目标,那么你就找错了供应商。

    从20世纪80年代的客户端/服务器到今天的人工智能,我们在最近的大型技术中经常遇到的问题是,销售远远超过产品和支持结构。其结果是部署不能满足目标和期望。在许多情况下,更明智的做法是等到合适的合作伙伴、合适的团队和合适的解决方案出现后,再行动。

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