發展人工智慧,員工必須跟著發展

Taking a Systems Approach to Adopting AI
巴斯卡.戈什 Bhaskar Ghosh , 保羅.道格提 Paul R. Daugherty , 詹姆士.威爾遜 H. James Wilson , 亞當.波登 Adam Burden
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本文說明它將如何改變「資訊科技堆疊」。

現在大約有80%的大公司,在核心業務上採用機器學習和其他形式的人工智慧。而五年前這個數字不到10%。儘管如此,大多數公司仍然把人工智慧工具當成單一問題的解決方案,也就是獨立的應用軟體,與更廣大的企業資訊科技架構分開。這是我們最近分析了超過8,300家大型全球化公司的人工智慧實務之後,得到的結果,而我們認為,這項分析是迄今為止最大規模的企業資訊系統研究之一。

為了擴大人工智慧創新的好處,那些公司必須停止把人工智慧工具和應用軟體[例如自然語言處理或電腦視覺(computer vision)],當成獨立的解決方案。否則到2023年,機會成本可能高達營收的41%。相較之下,在我們的研究中,把人工智慧視為下一代企業資訊系統(我們所謂的「未來系統」)組成要素的領導業者,未來五年可能增加多達三分之一的營收。

建置未來系統的公司正在利用大量的資料、無所不在的運算能力,以及互補技術(像是雲端、資料湖、3D列印、物聯網和進階的勞工再就業技術培訓平台等)。他們開始用系統化方式實施人工智慧,這種方式目前可以帶來成長,但也可以預期到未來的成長變化。若要達到同樣的成效,你的公司可以採取以下做法:

重新設想適合人工智慧時代的「IT堆疊」。傳統的資訊科技堆疊(IT stack)包括應用軟體、資料和基礎設施,已達到它的實際極限。它根本不是為現今複雜、持續改變的世界而建置,現今的世界包含數十億個裝置、千兆位元組(PB)的資料,以及為數百萬個使用者擴充規模的分散式人工智慧應用軟體。此外,由於人工智慧的指數級成長,傳統的電腦處理晶片目前已經不勝負荷。

為取代獨立的應用軟體,領導廠商開始把本身的資訊科技堆疊,重新設想為無邊界系統,其中包含複雜的機器、員工、消費者、合作伙伴和競爭對手的相互連結。例如,雖然雲端系統裡的應用軟體可能看似已經過時,但雲端賦能的人工智慧擁有幾乎不受限的威力和彈性,是無邊界系統的必要基礎。大多數公司仍有很多事情要做,才能真正善用人工智慧與雲端服務的結合,發揮這種結合的轉型改造力量。

不妨想想,阿里巴巴集團的支付子公司螞蟻金服(Ant Financial)如何利用雲端和人工智慧,提供行動支付、銀行、保險和財富管理等方面的各種服務。螞蟻金服的雲端服務,使用開放原始碼平台來自動化地部署、擴充和管理容器化應用程式(containerized application)。因此,螞蟻金服能夠廣泛地擴充以雲端為基礎、由人工智慧驅動的創新。例如,該公司開發一個人工智慧系統,可以在幾秒鐘內評估信用風險,以及鎖定缺乏銀行帳戶、沒有獲得足夠服務的人,提供貸款給他們。另一種功能讓用戶能夠在事故發生後拍攝照片,並使用電腦視覺和人工智慧驅動的演算法,來評估這次事故的損害、自動向保險公司申請理賠、列出附近的修車廠,並估計維修費用。螞蟻金服擴展服務之際,已經用自動化方式提供顧客支援,以協助支持業務成長。它推出「智慧型助理」,這是一套語音辨識系統,可讓使用者用自己的聲音說話,來購買機票和預訂旅館。該公司最近也簽署協議,對多家中國的銀行提供生物辨識和運用人工智慧的風險管理系統,並為資產管理公司推出由人工智慧管理的服務。

邊緣運算(edge computing)也突破界限,把許多運算處理移往網路的邊緣。在網路邊緣,網路與實體世界接觸,包括智慧型手機、機器人、無人機、安全監控攝影機和物聯網。例如,區塊鏈公司Filament正使用具有資料效率的人工智慧、區塊鏈和物聯網,促使透過分散式網路堆疊,來進行安全和自主的邊緣運算交易,無論背後的基礎設施是什麼,都可以進行。

設計具有順應性的資訊科技架構。隨著每家公司的系統和伙伴關係組合的成長,傳統架構根本無法跟上業務和技術連結的規模。取而代之的是,能夠調整適應的動態架構(包括微服務,也就是可促成資訊科技模組化的簡單、個別服務)和無伺服器架構,正在促成組織達到更高程度的敏捷性和規模。

以諾斯壯(Nordstrom)為例。這家老字號公司在快速變化的零售市場中,擁有大量寶貴的資料。他們很早就採用無伺服器架構的方法,大幅改進本身提供個人化、即時購物體驗的能力,而且行動速度快過新出現的競爭對手。無伺服器架構也讓他們能夠動態地擴張和收縮,以回應與某個產品、顧客或銷售人員相關的即時零售活動。公司也因而能夠更有效率地運用投資資本,若非如此,這些資本會被卡在未獲得充分利用的閒置資產中。

人工智慧是順應性系統的重要部分。無論是虛擬代理人、自然語言處理、機器學習、進階分析,或是其他形式的人工智慧,一旦公司的架構使人工智慧成為交易流程當中不可或缺的一部分,公司就有很多機會改造經營事業的方式。順應性系統若能在人類智慧與機器智慧之間找到負責、透明的平衡,並將這種平衡與更基本形式的機器人流程自動化(robotic process automation, RPA)結合起來,就能夠以之前不可能做到的方式創造價值。

若要有效運作,人工智慧也必須取得與它合作的人類的信任。首先,這表示在解釋人工智慧採取的決定和行動時,要保持透明。但這也表示要能讓人類介入,並在必要時收回控制權。這一點很重要,可以避免對事業績效、品牌聲譽、法規遵循、以及(最重要的)人類本身,產生任何負面作用。

能夠自行調整適應和改善的系統(例如持續學習新語言模式的會話介面),也需要大量的可靠資料。資料科學工具有助於確保順應性系統所仰賴的資料具備完整性,這類工具的一個例子是雲端用戶的前端介面Jupyter Notebook。

設計由人類擁有和治理的系統。我們研究中的領先公司明白,人工智慧讓他們能夠打造一些系統,可用類似人類所用方式來交談、聆聽、觀看和理解。他們知道,若設計出能針對人們而調整的系統,就可以在未來擁有優勢,而繼續期望人們調整自己以適應系統的人,將無法擁有優勢。

自然對話和簡單的觸碰,已經使鍵盤和滑鼠逐漸過時。從匯豐銀行(HSBC)的行動銀行應用程式到蘋果公司的Airpod,語音互動如今無所不在,讓我們可以在不中斷手邊事情的情況下,輕鬆地使用銀行服務、聲控文件或執行許多其他事務。語音若是結合生物辨識技術,就會開啟更多的可能性。例如,瑞穗銀行(Mizuho Bank)正在與Sensory和富士通(Fujitsu)合作,結合語音和人臉辨識,以便在它的行動銀行應用程式中,驗證用戶的身分。此外,企業若在顧客服務中同時使用語音和情緒辨識演算法,就可以在顧客對自動化系統感到沮喪時偵測到這情況,並把顧客的電話轉接給服務人員。

延展實境(extended reality)也迅速扎根,這種技術帶來的一系列體驗,模糊掉現實世界和模擬世界之間的界限。DHL正在使用擴增實境(augmented reality)眼鏡,向操作員顯示有關訂單商品揀選和存放的指示,讓他們能夠空出雙手,工作更有效率。延展實境已經協助該公司把平均生產力提高15%,同時也改善了正確度。現在,DHL等公司沒有讓操作員去查看螢幕上的指示,以了解該如何安排工作,而是把那些指示直接放在操作員的視線前面,使他們更有效率,而且降低出錯的可能性,同時也提高安全性。

由人工智慧促成的個人化,是這些系統的核心。例如,某家大型有機日用雜貨店了解顧客的飲食偏好(純素、無麩質、原始人飲食等),於是使用資料、人工智慧、語音和擴增實境,為個別購物者突顯貨架上的相關品項。

這些極為人性的系統,也需要在組織內部和組織之間建立新的伙伴關係,以支持複雜的用戶需求網絡。例如,高齡照護機構Eldercare HomeCare已經建立一個系統,把包含健康、醫療、財務、食物、社會、家庭服務和安全伙伴的整體支援生態系統,整合成一個容易進入使用的平台,以協助老年人更長久地獨立生活。

企業需要跨領域人才

隨著各個系統演變發展,資訊科技人員也必須跟著演變發展。企業需要懂得多種領域的人才,他們要能夠連接基礎設施、開發工具、程式設計語言、人工智慧和機器學習等領域。企業也必須把人才與愈來愈多的智慧型機器結合起來,以創造全新類型的混合式資訊科技角色。他們還必須開發新方法,好讓他們的員工持續變化發展,運用持續學習和組織轉型,來調整適應系統人工智慧進展的高速步調。

(林麗冠譯)


作者想要感謝普拉尚特.舒克拉(Prashant Shukla)、蘇里亞.慕克吉(Surya Mukherjee)和大衛.拉維耶里(David Lavieri),對本文所討論到的研究做出重大貢獻。



巴斯卡.戈什 Bhaskar Ghosh

埃森哲技術服務(Accenture Technology Services)集團執行長。


保羅.道格提 Paul R. Daugherty

埃森哲顧問公司(Accenture)技術暨創新長,與詹姆士.威爾遜(H. James Wilson)合著《人類+機器:在人工智慧時代重新構思工作》(Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI, HBR Press)。


詹姆士.威爾遜

詹姆士.威爾遜 H. James Wilson

埃森哲研究所(Accenture Research)資訊科技與企業研究執行董事。他與保羅.道格提合著《人類+機器:在人工智慧時代重新構思工作》。


亞當.波登 Adam Burden

埃森哲顧問公司首席軟體工程師,領導該公司的智慧軟體工程服務業務。


本篇文章主題資訊科技