企业AI搭建，别再当冤大头了-拓冰建站

老实讲, 在最近的半年期间, 我身旁起码存在五个友人, 他们朝着我倾诉, 声称公司耗费了几十万来开展关于AI的事务, 可到头来剩下的仅仅是一个无人去使用的聊天机器人。

不是笑话。是真事。

他们全都犯下了同一个错误, 即认为人工智能能够解决所有的事情。

为什么你的AI项目注定失败

先别急着反驳。你想想，你是不是也这样：

瞅见别个家里呈现出的“AI为业务赋予能量”以及“降低成本并提升效率”这般状况, 内心的痒痒之感简直难以抑制。就连夜召开相关会议, 通过果断拍板做出决定, 去寻找外包服务, 引入系统, 在历经三个月之后。

凉了。

问题出在哪？你没有想清楚“为什么”。

大数目的公司开展AI相关事宜, 并非源于业务方面的需求, 而是出自焦虑了。担忧会落后于其他公司。害怕被竞争对手远远甩在后面。那最终的结果是怎样的? 购置了一套与自身业务毫无关联的系统, 这就如同给原本的拖拉机安装了一个火箭引擎一般——根本跑不起来, 而且价格还极为昂贵。

我曾见到过一位身为服装批发领域的老板, 花费了十六万购置了一套AI客服系统。可是, 客户所咨询的皆是“这件衣服的起批量是多少”“是否能够进行混批”这类问题, 而AI给出的回答却是杂乱无章的。最终, 员工不得不再次进行回复。

这不是AI的问题。是你压根没想清楚，AI该用在哪。

到底什么场景才值得上AI

将这句话记下来: 人工智能最为值钱之处, 并非在于替代人, 而是在于它能够放大人的能力。

具体来说，有三类业务场景最适合。

第一类：重复性高、规则明确的活儿

打个比方, 像客服工作、问答工作、数据录入工作、基础审核工作。这些类别的工作, 人在开展的时候会觉得厌烦, 而机器来做则恰恰恰当合适。但这里存在一个前提条件是——你的业务是不是规范? 流程是不是标准? 要是内部管理处于一种混乱不堪的状态, 那么即便AI来了也只会让混乱的状况变得愈发严重。

第二类：需要快速处理大量信息的场景

就好比从事市场分析工作的人员, 每一天都需要查阅几十份涉行业的报告。人工智能竟然得以助力你迅速地萃取出关键的数据, 并且还能对源自各异渠道的观点予以对比。它并非是协助你去做出决策, 而是助力你缩减决策之前用于信息搜集的时长。

第三类：个性化推荐与预测

在电商领域存在的“猜你喜欢”, 于短视频区域应用的推荐算法, 其本质通通都是那所谓的AI。然而这类项目所具备的门槛是比较高的, 所涉及的数据量也是十分庞大的, 一般的企业根本就没办法玩转的。除非你手中已然拥有海量的用户行为数据, 不然的话就千万别轻易去触碰。

搭建AI的四个真实步骤

说点干的，都是踩坑踩出来的。

第一步：找准一个场景，别贪多

好多公司一开始就想着要“全面AI化”, 然而却导致各个方面都没能做好。正确的做法是这样的: 去寻找一个最为棘手的、最容易呈现出成效的场景, 先行开展。就好比客服工作忙得不可开交, 那么就优先引入客服AI。待效果良好之后, 再进行其他方面的推广。

我知晓一位从事供应链的老板, 起初他仅仅开展了一个环节, 即运用AI自动抓取诸如原材料价格波动之类的信息, 经过一个多月的时间便产生了成效, 节省出原本相当于两个人的人力, 并且还使采购成本降低了5%, 随后他才着手进行库存预测。

第二步：数据要干净

这可是饱含着血泪的沉痛教训, AI所依赖的是数据, 倘若你给予它的是垃圾数据, 那它回馈给你的必然也是垃圾, 众多公司的数据分别存储于不同的系统之中, 其格式并不统一, 字段也无法相互匹配, 甚至还存在数量众多的重复记录, 你必须要先将数据进行一次清洗, 把应该归类的予以归类, 把需要去重的进行去重。

别指望AI能自动处理脏数据。它没你想的那么聪明。

第三步：别自己写代码，除非你特别有钱

当下成熟的AI平台数量众多, 诸如各类低代码、零代码工具, 大体上能够满足大部分中小企业的需求, 若自行从零开始搭建, 成本高昂、周期漫长、维护复杂, 除非你是技术驱动型公司, 不然就老老实实地使用现成的。

第四步：组织架构要跟上

以下是我所目睹过的, 最为易于被忽略掉的问题。在引入了AI之后, 原本的工作流程发生了改变, 人的岗位也需要随之进行调整。举例来说, 原本存在三个客服, 在引入AI以后, 或许仅仅只需要一个, 另外的两个则要转至其他不同的岗位。你必须要提前做好规划, 不然的话, 员工会产生抵触情绪, 项目依旧无法顺利推进下去。