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人工智能之困:傳統(tǒng)企業(yè)的轉(zhuǎn)型焦慮

“明年智能客服系統(tǒng)要成為我們重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域!

說完這句話之后,江超又小聲嘀咕起來,“但是這些肯定不能再指望外包人員了……”

看到越來越多的同行都開始引入人工智能項(xiàng)目,作為CTO的江超也有點(diǎn)心急,他所在的公司是一家連鎖酒店品牌,在華南范圍內(nèi)擁有100多家酒店,此前他所在的部門承擔(dān)的工作有一半以上都是由外包公司來完成的,但今年由于面臨著公司擴(kuò)張以及客服部門遇到的效率問題,他向公司提議最好能夠自建IT團(tuán)隊(duì),參與人工智能相關(guān)的項(xiàng)目來幫助酒店客服團(tuán)隊(duì)提升效率。

“其實(shí)我們自己酒店的系統(tǒng)仍然不算完善,呼叫中心和店務(wù)管理系統(tǒng)沒有集成到一個(gè)系統(tǒng)中,又匆忙的上了微信小程序訂房、公眾號(hào)訂房等項(xiàng)目,但又沒有合理的規(guī)劃人力資源,仍然沒有提高酒店的運(yùn)營(yíng)效率!苯瑢(duì)公司的痛點(diǎn)還算認(rèn)知清晰,他聽說可以通過智能客服的方式來接入酒店系統(tǒng),能夠提升訂房效率的同時(shí)節(jié)約人力成本,但具體怎么操作,公司人員需要進(jìn)行哪些改變,在傳統(tǒng)行業(yè)多年的江超仍然心里沒底。

斗大的饅頭,無從下口,這其實(shí)正是當(dāng)下傳統(tǒng)企業(yè)尋求與人工智能結(jié)合時(shí)所處的困局。信息不對(duì)稱,行業(yè)跨度較大等障礙,還衍生出諸多焦慮。他們不知是要去找BAT還是微軟、亞馬遜合作,更不知要如何判斷人工智能項(xiàng)目與自己業(yè)務(wù)是否匹配。

即便是成功找到一家人工智能公司,轉(zhuǎn)型也并非是一蹴而就的。既需要長(zhǎng)時(shí)間磨合,又需要持續(xù)性地投入精力和財(cái)力,對(duì)企業(yè)來說是不小的挑戰(zhàn)。操之過急,或許還會(huì)引發(fā)一些計(jì)劃之外的狀況。

因此,熊出墨請(qǐng)注意認(rèn)為,人工智能時(shí)代,傳統(tǒng)企業(yè)在轉(zhuǎn)型之前,最為重要的準(zhǔn)備工作是,對(duì)自身,對(duì)人工智能樹立起一個(gè)清晰且全面的認(rèn)知,切忌為了轉(zhuǎn)型而轉(zhuǎn)型。并且,通過本文,希望更多的企業(yè)管理者能夠像江超一樣,解開心頭之惑。

困局與焦慮

江超說,“很多同行其實(shí)還是在觀望階段,并不覺得布局人工智能能夠讓生意變得更好,而且酒店行業(yè)在信息技術(shù)、信息安全領(lǐng)域一直‘慢半拍’,數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)方面的運(yùn)營(yíng)能力也距離互聯(lián)網(wǎng)公司有較大差距,更別提人工智能了。”

按照他的經(jīng)驗(yàn),決定一項(xiàng)新技術(shù)是否要加入,關(guān)鍵在其與業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)度,以及轉(zhuǎn)型的迫切度。通常情況下,關(guān)聯(lián)度越高、需求越迫切,企業(yè)愿意投入的預(yù)算和精力也就越大。

關(guān)于人工智能,江超最大的感受是,“前兩年還都在談人工智能概念、技術(shù),今年行業(yè)里已經(jīng)有很多企業(yè)的相關(guān)業(yè)務(wù)落地了。”業(yè)界更是把現(xiàn)在的人工智能看做是90年代的互聯(lián)網(wǎng),搶占先機(jī),吃得第一波紅利也早已成為共識(shí)。

2017年,麥肯錫發(fā)布一份名為《人工智能:下一個(gè)數(shù)字前沿》的報(bào)告,長(zhǎng)達(dá)80頁,其中一個(gè)核心觀點(diǎn)就是,企業(yè)如果不轉(zhuǎn)型,那將會(huì)被人工智能的早期使用者越甩越遠(yuǎn)。近日,中國(guó)信通院和Gartner聯(lián)合發(fā)布的《2018世界人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍(lán)皮書》指出人工智能正深入各行各業(yè),預(yù)計(jì)2020年我國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模可達(dá)1500-1800億元。

這些其實(shí)都在向企業(yè)傳遞著同一個(gè)信號(hào),人工智能這班車,一定要上,并且要迎難而上。但是,說來簡(jiǎn)單,實(shí)際行動(dòng)起來就會(huì)發(fā)現(xiàn),諸多客觀因素就像是座座大山,阻斷了企業(yè)轉(zhuǎn)型之路。

首先是信息的不對(duì)稱。多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)對(duì)于人工智能的了解,僅僅局限于其能夠讓日常業(yè)務(wù)的開展變得“更聰明”,但到底是怎么個(gè)聰明法?哪家人工智能公司能勝任這些工作?答案十分模糊。

“企業(yè)做任何決策之前肯定都還是要貨比三家,尤其是產(chǎn)品的穩(wěn)定性、價(jià)格以及業(yè)務(wù)的可拓展性都是我們關(guān)注的重點(diǎn)!苯硎,他對(duì)于行業(yè)的了解基本來源于國(guó)內(nèi)百度、阿里等公司主辦的關(guān)于人工智能主題的大會(huì)。

的確,在這個(gè)領(lǐng)域,BAT級(jí)別的公司最為活躍,此外還有科大訊飛、商湯科技、Face++等在人工智能深耕多年的垂直公司,也一直在盡力布道。比如一個(gè)多月以前,科大訊飛剛舉辦了一場(chǎng)1024開發(fā)者節(jié),介紹了目前人工智能在醫(yī)療、客服、營(yíng)銷、家居、機(jī)器人、金融等行業(yè)所取得突破以及關(guān)于未來的展望。

其次是行業(yè)跨度比較大,對(duì)企業(yè)現(xiàn)有的IT團(tuán)隊(duì)和工作模式提出了挑戰(zhàn)。多數(shù)人都會(huì)把人工智能想象成飄在云端,不接地氣的“高精尖”。對(duì)于沒有專業(yè)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)和開發(fā)人員的傳統(tǒng)企業(yè)來說,看似遙不可及。據(jù)熊出墨請(qǐng)注意了解,即便是一些已經(jīng)著手轉(zhuǎn)型的大企業(yè),像海底撈、蘇寧等,他們?cè)谧畛跗鋵?shí)也面臨著同樣的困惑。另外類似江超公司這樣規(guī)模的企業(yè),其實(shí)很多IT工作都給了外包團(tuán)隊(duì),相比之下,互聯(lián)網(wǎng)公司在這塊的門檻就要低很多。

此外,人工智能行業(yè)存在一定泡沫,這更增加了傳統(tǒng)企業(yè)辨識(shí)、篩選的難度。風(fēng)口正盛之時(shí),眾多公司集體涌入,資本也十分狂熱,據(jù)統(tǒng)計(jì)2017年全球人工智能投融資總規(guī)模達(dá) 395 億美元,融資事件 1208 筆。曾有調(diào)侃稱,“不和人工智能沾邊,投資人都不愿意見。”

好在如今行業(yè)發(fā)展回歸理性,清華大學(xué)發(fā)布的《中國(guó)人工智能發(fā)展報(bào)告2018》顯示,2018年上半年,人工智能行業(yè)融資事件已急劇減少,僅有146筆。

大浪淘沙,部分缺乏競(jìng)爭(zhēng)力的公司黯然離場(chǎng),實(shí)力玩家開始浮出水面。騰訊研究院2017年發(fā)布的《2017中美人工智能創(chuàng)投現(xiàn)狀與趨勢(shì)》指出,全球人工智能公司總數(shù)為2542家,去年一年已有50家宣布倒閉。

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