避免AI專案夭折 企業該懂這3件事

避免AI專案夭折 企業該懂這3件事

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文.陳昇瑋

【陳昇瑋專欄】轉型之際,企業如火如荼地推動AI導入計劃,但比起一般技術的導入,人工智慧將更具挑戰。執行之前,企業該注意哪些事、做哪些功課?

台灣向來偏重製造及代工產業,投資回報率(ROI)和關鍵績效指標(KPI)幾乎是各大企業奉為圭臬的神主牌,製程優化、提升效率、降低成本更是不變的目標。

然而,在導入任何新技術時,若太早就以ROI、KPI要求在短期內達到成效,容易在導入時期,尚未發展潛力,就被扼殺掉。

因此,建議企業在擬定導入人工智慧(AI)的策略之前,必須先了解人工智慧的本質與限制,破除似是而非的迷思,更要避免短期內的過高期待。我們常高估1年內能做的事情,同時低估10年內可能發生的改變。對於新技術所帶來的影響也時有同樣的錯估。

建議1 別受限於ROI

改變思惟的第一個關鍵是重新思考投資回報率。多年耕耘代工製造的台灣企業,相當嫻熟投資回報率評估標準,任何一筆投資都要經過投資效益的精密計算才能進行,這也是熟悉的「錢花在刀口上」。

然而,以資料與機器學習作為基礎的人工智慧,本質上要事先評估ROI卻是難上加難。人工智慧專案一開始就要花許多時間蒐集、清理資料,而這些成本在沒有實際投入前往往無法預估。

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就算資料能順利整理好,也建立出良好的機器學習模型,但從小專案成功到大型專案真正導入營運的過程中,一定會影響到營運流程,甚至組織的調整,真正要花的成本有多少?能夠增加的收益有多少?恐怕沒有人能夠在事先就有精確的估計。

若企業以製造思惟,對任何新技術的投資都以三個月或半年為期,進行嚴格的ROI考核,很可能會導致成功的小專案被中途腰斬,還來不及對整個組織產生財務影響就無疾而終,甚至讓企業從此視人工智慧為畏途,因而錯過了這波成長轉型的大好時機。

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ROI對於企業的經營,有著不可取代的重要性,但應該如何避免ROI扼殺組織創新的機會?

我建議可以根據專案類型進行調整,對於具有巨大潛力的新型科技,不妨採取像是未來稅或創新稅的方式,以每年毛利或營業額的特定比例,如百分之一或千分之一投入創新,而這個專案則不列入ROI計算,以維持企業持續在下個世代領先創新的動力。

例如,中國招商銀行每年都會投入一定比例的稅前利潤,成立金融科技創新項目基金。2017年投入前一年稅前利潤的1%,約7.9億人民幣;2018年又將投資提高到前一年營業淨收入的1%,約22.1億人民幣,專款用以發展科技創新與應用,包括人工智慧、區塊鏈等,各式金融創新研發專案。

對於中、大型企業而言,AI先導專案早期能增加的營收或降低的成本,要成為公司的獲利引擎十分困難,但真正應該關注的是潛在效益,例如:未來可減少大量的人力需求、降低操作員的工安風險、減少生產過程對能源的依賴、提升產品線反映市場需求的速度等,這些效益是短期ROI所無法估計,卻可能是企業決戰下一個十年的致勝關鍵。

建議2 主管要學AI

第二個思惟調整的關鍵,企業經理人對人工智慧必須有正確的認知。

根據研究,直屬主管是直接影響人才是否願意留任企業的最關鍵要素,甚至超過一般認為最重要的薪資、福利等因素。而在面對人工智慧浪潮來勢洶洶的此刻,企業經理人更不能掉以輕心。

對於人工智慧,經理人們要能掌握核心知識:知道人工智慧的能與不能、它的潛在成本與效益、如何運用才能帶來最大效益等,也就是評估解決方案的能力,才能引導團隊往對的方向前進。

當然,如何實現人工智慧的技術,經理人只要有概念即可,不需要事必躬親,不會寫程式並不是問題,這點倒是不用過度擔心。

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建議3 別越級打怪!

企業同時要做好心理準備,別想越級打怪。大數據、機器學習及人工智慧是不可分割的。大數據是資訊來源,機器學習是資料的處理方法,藉以萃取出複雜的規則,讓電腦展現出擬似人類智慧的行為。

換句話說,大數據及機器學習是發展人工智慧的必要條件,人工智慧技術領先的企業,同時也必然是大數據及機器學習的領先者,沒有人能夠跳過這兩者而直接開發出先進的人工智慧系統。

因此,企業要導入人工智慧之前,必須先盤點、還清過去欠的技術債。更直白地說,若企業的e化程度過淺,無法搭建夠完整的資料基礎建設,人工智慧的導入自然就容易卡關。

我們都知道e化不是0或1,同樣宣稱做e化的企業,層次可以天差地遠,是只有把數字敲入Excel的那種淺層e化?是資料倉儲每個月會蒐集資料、整理出報表的e化?擁有資訊儀表板,隨時可以檢視企業重要營運數字的e化?或是在企業流程中融入資料收集及用資料作為輔助決策的那種e化?成熟的e化和成熟的資料基礎建設,是導入AI的必要條件。

同樣的,人工智慧的導入也與e化一樣,不是0或1,也不見得是一分錢一分貨,只要花大錢就能確保成果。

依據AI導入的廣度、深度與成熟度等差異,展現出來的執行成果與效益,也會有相當大的差距。

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(責任編輯:劉佳俐)

文章轉載自《天下雜誌》,原文:避免AI專案夭折 企業該懂這3件事

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