说实话，这两年找我聊AI搭建的人越来越多了。
并非是那种大型企业的老板, 而是各式各样中小企业的负责人。其中有的从事电商行业, 有的投身制造业领域, 有的开展咨询服务业务。大家普遍怀有焦虑情绪, 害怕无法跟上发展步伐, 害怕被市场淘汰, 害怕隔壁公司已然借助人工智能实现成本降低、效率提升, 而自己却仍在原处停滞不前。
这种情绪我太熟悉了。像极了十年前大家追“互联网+”的样子。
但今天不说鸡汤，只说几个扎心的事实。
到底要不要自己搭AI？
很多人一上来就问：我们公司要不要自己搭建AI系统？
这个问题本身就是错的。
的确, 先别忙着反驳我。我见识过超多企业, 耗费几十万购置服务器, 招聘了数位算法工程师, 折腾了好长一段时间, 最终弄出了一个就连内部员工都不想去使用的“智能系统”。
你需要的不是AI，是解决问题的方法。
倘若你面对的业务场景归属标准化之范畴, 诸如客服问答这一类型, 文档整理这一方面, 数据报表这一领域, 那么径直选取现成的 API 接口来运用, 仅仅花费几百块钱, 在一个月的时间跨度内便能够予以解决。为何非要自己去搭建呢?
只有一种非得自己搭建的情形, 那就是, 缘由在于你的数据过于敏感, 又或者是你的业务逻辑太过特殊, 以至于市面上根本不存在任何能够覆盖的现成方案。
想清楚这个，能省下至少80%的冤枉钱。
数据准备好了吗？
大部分人不知道，AI搭建最难的环节，根本不是技术。
是数据。
有一个真实的事例为我所见, 是关于一家中型制造企业, 其打算运用AI来开展质检工作, 该企业老板做出决定投入两百万资金, 并聘请了顶级团队, 然而最终项目却停滞了足足三个月, 究其原因在于他们的质检标准记录全部都是由老师傅手写在纸上的情况, 甚至就连电子版都不存在。
数据进行清洗, 接着予以标注, 还要使格式统一, 诸如此类繁杂且辛苦的工作, 占据了AI项目七成的时间。
并且, 你得去面对这样一个残酷的情况: 你所认定当作是“好数据”的东西, 人工智能有可能压根就不认可。就比如说客户的聊天记录, 你觉得它们全都是宝贝, 然而在人工智能看来却通通都是噪音——像语气词、重复的部分、不相关的话题, 需要去除的内容比你所想象的要多得多。
因此, 于动工以前, 需如实认真地清点一番: 你究竟拥有哪些数据? 其格式是否统一? 数量是否充足? 质量究竟如何?
没有数据，一切都是空中楼阁。
谁来做这件事？
技术选型、算法调参，这些听起来很专业。
但真正决定AI项目生死的，其实是另外一群人——业务人员。
你不信？那我问你几个问题：
你们公司的客服，每天最头疼的是什么问题？
你们的销售，最希望自动化哪一部分流程？
你们的生产线，每天浪费最多的环节是什么？
这些问题，技术团队答不上来。只有天天在一线干活的人才知道。
所以, 我格外建议那些打算搞AI的企业, 别仅仅把目光聚焦在招聘算法工程师这件事上。想办法促使业务骨干投身到项目里面来, 就算仅仅是兼职的形式。他们才是实实在在的需求方, 同样也是最终的使用者。
我曾目睹过一家企业, 在那AI系统上线之后, 业务部门全体进行抵制, 其给出的缘由为: “实在是太难使用了”。并非是技术存在欠缺, 原因在于技术团队关起门来造车, 完全对实际工作流程缺乏了解。
效果怎么衡量？
这个问题，我问过很多人。
得到的答案五花八门：效率提升、成本下降、客户满意度提高……
说真的，这些都没错，但都太模糊了。
你要设定一个具体的、可量化的指标。
例如客服机器人, 需具备解决百分之八十常见问题的能力, 将人工客服工单量向下降低百分之五十。
比如文档助手, 需将一份报告平常的撰写时间, 从原本的两小时, 压缩至仅仅四十分钟。
没有确切的数字, 你凭什么知晓项目究竟是成功还是失败? 你依据什么判断那下一步究竟是展开优化还是彻底推倒重新再来?
并且, 这个数字需确定得恰当, 别一开始就讲“要把成本削减 90%” 那并非称作目标, 而是叫做梦想。
现实一点，从30%开始，一步一个脚印。
团队的预期管理
最后说一个没人愿意提，但极其重要的问题：预期管理。
AI项目的最大杀手，不是技术不行，是期望太高。
不少老板持有这样的看法, 认为AI具备无所不能的特性, 只要给予其大量的数据, 它便能够自动生成毫无瑕疵的方案, 倘若再赋予它几个月的时间, 它就能够彻底替代人工。
实际情况究竟如何呢? 所制作完成的物品存在大量漏洞, 呈现出的效果时而表现尚佳, 时而却不尽如人意, 致使老板对团队的所能产生了怀疑, 团队自身也对技术的可行程度发起了质疑, 进而使得项目陷入了反复循环且愈发糟糕的态势之中。
人工智能并非魔法, 其本质乃是一个概率模型, 它能够达成百分之九十的准确程度, 然而却无法实现百分之百, 它可以取代重复性劳动, 可是替代不了创造性的思考。
因而, 我的提议是: 从最初之际就将期望压低至最低限度。告知每一个人, 这是一个会不断反复的进程, 首个版本有可能十分糟糕, 然而我们会逐步变得更好。
降低预期，反而容易超预期。
这话这样讲, 写了诸多内容, 实际上呢, 归结起来就是这么一句: AI搭建并非属于那技术方面的问题, 而是属于管理范畴的问题。
别把其想得过分神秘莫测, 也别对其予以过度轻视。它属于一种工具, 一种要求你耗费时间去精心打磨、细致调教以及逐步适应的工具。
如同你初次启用智能手机那般, 起始之际或许会感觉不太自然, 然而当运用得顺畅之后, 便再也无法回归从前的状态了。
现在，是该动手的时候了。