专访 | IBM Watson AI副总裁:IBM Watson是如何为客户找到AI解决方案的?

AI科技评论消息:9月9日,二十国集团(G20)智慧创新论坛暨2017全球创新者大会(下称创新者大会)进入第二天。在“AI的场景”环节,IBM Watson AI 全球业务咨询服务部全球副总裁Terry Hickey与IBM全球业务咨询服务部认知数字化全球主管Kevin Northrup就IBM Watson从AI思维、AI的好处、面临的挑战、资源与技巧、领导力、解决方案、规划、实施等八个方面,结合IBM Watson所了解到的客户需求和应用场景进行了分享。

以下是AI科技评论整理的演讲主要内容:

AI思维

这两天很多人讲了跟AI相关的技术,我们认为最重要的是你怎么找到合适的人才,怎么创造在你的组织当中有这样思维的人才,然后怎么样能够把AI重新投入到使用当中。因为我们需要合适的人找到合适的方法,然后把各种不同的人、各种不同的环节在一个团队当中拼起来,同时找到合适的解决方案。

我们不会讨论AI具体的科技,我们会讲具体的方法。我觉得每个人都会理解AI在我们这个行业当中是非常重要的,AI将会影响到我们每一个人。有三个核心的层面,它是跟我们的商业价值是有关的,以及我们的效率业务的发展等等,都是非常重要的。

企业为什么要AI化?

认知数字化从IBM的层面来讲,在未来5年中会价值非常高,我觉得这是IBM的一个非常好的机会,在全球的市场当中也是这样的。我们在AI方面做了非常久,我们有三个不同的关于AI的品牌,一个是Watson Health,还有Watson AI,还有Watson IoT团队,我们提供不同的服务,我在的团队叫Watson AI。

(企业AI化的好处,包括提升客户服务、个性化用户体验、提高生产效率、提升决策与计划、加速创新等。)

从AI的层面来讲,他们觉得AI的技术在商业当中该怎么应用,比如说在用户体验的上升、生产力的上升,以及整个业务生态的扩展,这些方面都会涉及。AI现在正在全球范围内扩张,在每个领域、每个机构当中都会用到,但是在三年前的时候我们差不多有30亿的AI市值,在未来几年当中会有350亿的市值,这是一个全新的AI市场发展。

面临的挑战

我们现在在使用认知计算功能的时候,面临着很多的挑战,包括成本、数据、安全、缺乏经验、以及技术上的不够成熟的问题,这些都是必须要考虑的问题。大概63%的机构没有任何计划知道怎么样使用AI技术,只有7%的公司现在真正有具体怎么使用AI技术的方法,怎么样部署他们的AI技术。我想说的是,我们怎么解决剩下的没有使用这些技术的公司,我们会帮他们找到合适的人才,帮助他们应用这项技术。

如果我们看上面的问题,我们想做的事情就是建立我们的AI人才团队。现在我们最顶尖的技术和资源是非常难找的,所以我们要跳出固有的模式去寻找,我们有全球的团队,但是我们可以有当地的团队来支持,你跟当地的团队合作的时候,你就可以在具体的小的层面上、具体的任务上进行不同的安排。

资源与技巧

我自己在做的一个事情就是我当时团队里有两个不同的人,我给他们同样的任务,他们互相不知道对方在做什么,这就能够让他们去用自己的办法解决问题,然后我们再挑选出一个胜出者,根据他们的表现再提升他们的技能。我们不是需要特别大的团队,当我们做这件事情的时候,我们就会从中找到真正有AI思维的人才,不太适合这个团队的人,我们会把他们再放到其它的任务中,这样就能挑选出最适合这个任务的人才。

在AI当中,我们其实主要就是解决生活中各个层面的问题,从不同的层面去看这一个问题,然后找到不同的解决方法。所以创造力以及方法是非常重要的。多数时候对AI来讲,我们会有很多似乎是解决不了的问题,然后我们再重新研究、重新找办法。

团队领导力

每一个技术团队都需要一个技术的领导,在AI层面其实我们想做的事情大多数都是跟技术相关的,这方面的技术非常多。我们有非常多的技术,这些项目和普通的项目不太一样,我们需要不同的想问题的人来做这个事情,我们需要有AI思维方式的人来做这件事情,然后让整个团队的能力不断前进。

所以我们需要的就是一个人知道我们发展的方向是什么,我们该怎么样解决问题,这样的一个思维模式的人,你可能会觉得非常难合作,但是确实我们需要把这帮人聚集在一起,让他们一起去协同合作。如果单单讲团队的领导力,其实主要就是管理你的预期,管理你对你的老板的预期,管理对你的客户的预期,以及对你团队的预期,要理解到团队成员的能力是什么。

如果你真正开始做的时候,作为一个领导人,你需要有创造力,需要专注,在各个层面都要专注,都要想到。如果你解决一个学术的AI项目,其实跟你解决业务层面的问题是不一样的。不仅仅是AI的技术,还有经验,到底怎么做,你可以把两者合二为一,这会告诉我们,当你在看自己的项目的时候,到底如何做,如何更快的投入市场。所以在上市之前,我们什么都要考虑好,知道它的趋势是怎么样的,知道项目的发展状况是如何的。

听过许多道理,如何解决问题?

如果你不能够理解挑战是什么,有哪些问题,你不能看到端到端的解决方案,你就不要做,因为你会发现自己在理论AI上非常的迷失。当然,工程解决相关的问题也是很重要的,在工程领域,我们预定了很多项目要使用AI,他会说没有用AI的必要,这是非常复杂的问题,不是AI的问题,你想解决这个问题,你就需要用工程的方法,这是一个非常常见的问题。

如果想要解决所有的问题,你需要通过时间精益求精,第一个版本不一定要解决所有的问题,它会随着时间的推移不断地升级,最后少用一点数据。当我在谷歌和facebook上班的时候,我们看到非常多的信息在数据模型当中,它们的方法能够解决很多的商业问题,有很多数据是成功的关键,能够解决这些问题是非常重要的,这是关于团队的领导力,建立AI的模型方式,你是一个团队,你有自己的管理方式。这是AI团队领导力的关键所在。

开始实施

如果我们现在知道AI对市场至关重要,如果我们现在知道团队需要怎么运作才能够实现所有的目标,你从哪里开始呢?我们从哪些领域看到人们对AI最感兴趣呢?

(企业最关注将AI应用于具体业务的13个领域)

这是我们今年6月的一份报告,我们找了6000名全球高级领袖,我们得出的结论就是,有13个领域人们希望把AI运用到自己的生意当中,做一个企业家或者是一个其它的组织,这些领域是他们希望AI应用的领域。第一个领域就是信息科技,我觉得这是根据客户的经验或者是他们的操作过程,有CEO、CIO想要做这样的决定,他们会说AI会帮助我们,尤其是在IT领域。创新、销售、信息科技,这些都会让我们有一个路线图,让我们知道未来的工作发力点在哪里,这样才能继续推进AI。

形成AI思维

我们知道AI很重要,我们知道技巧也很重要,我们有路线图,我们想要聚焦13个领域。但如何开始呢?有两种方法。

第一种我们叫做“认知车库”。这是一种IBM与客户合作的模式,我们把客户和IBM放在一个地方一同工作,帮助他们学习,告诉他们如何部署,如何管理,如何做工作,如果你们有相关的书或者是有工作计划的话,有100个不同的AI专利组织可以去应用,因为很多组织想解决的问题都是类似的,所以他们商业的模式其实都是一样的,因此我们有不同的模板帮他们部署AI;

第二步是我们称之为“孵化器”。这是一种客户主导的模式,因为他们现在知道怎么做了,他们就有机会去改变生意,不会像IBM,他们不用去看市场的状况,推进自己的生意。因此你如果是一个企业家,你可以决定这些领域中哪些是适应你们公司的领域,你有没有相关的技巧,有哪些技能或者是AI的技能是你公司需要的。

在演讲后,AI科技评论与Terry Hickey进行了短暂的交流。

AI科技评论:IBM Watson AI部门的主要工作内容是怎样的?

Terry Hickey:我在的部门是IBM Watson AI和数据平台的全球业务咨询部。我主要的工作就是人工智能的认知领域等等,我们为客户提供解决方案服务,推进客户层面的认知计算和AI变革。

AI科技评论:在你的演讲中提到需要进行预期管理。对于IBM Watson来说是什么时候意识到客户预期管理的重要性的?

Terry Hickey:预期管理其实是IBM一直以来比较重视的问题。但自从IBM Watson在Jeopardy!问答竞赛中击败了人类选手,这让人造成一种人工智能无所不能的错觉,对于IBM Watson来说,我们其实是在最近两年才开始(通过预期管理)有计划的纠正大家的这一看法的。

AI科技评论:那么在IBM Watson早期的合作如与MD Andersson合作的案例中,双方是否没有很好做到预期管理?

Terry Hickey:IBM Watson的合作是由不同团队来实施的。我所在的是Watson AI团队,而与MD Andersson的合作是由Watson Health团队负责。所以在这个问题上,很抱歉我不太清楚具体的预期管理的情况。

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2017-09-10

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏场景录小程序

上线不到一月,这款小程序创造了700w的销售额,究竟怎么做到的?

普通商家的小程序上线想要取得高销售额的成绩,都需要一定的方法,那么怎样才能创造一个月700万的销售额?看下面这个小程序是怎么做到的!

29013
来自专栏灯塔大数据

全球IT巨头经验总结:20条关于未来数据分析发展的结论

今年年初,普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示,在推动数字技术发展、提高组织能力方面,数据挖掘分析占有第二重要的战略地位,仅次于提高...

3428
来自专栏陈树义

书值 | 第 2 期:成为技术管理者,思维上应该如何转变?

今天介绍的这本书是《CTO说》。这本书的内容由 51CTO 的训练营演讲内容整理而来,因为各位 CTO 所处公司以及经历的不同,所以关注的点都不太一样。但总无论...

711
来自专栏人工智能快报

IBM与MIT联合创建沃森人工智能实验室

IBM公司与麻省理工学院(MIT)宣布联合创建沃森人工智能实验室(MIT-IBM Watson AI)。IBM将在未来10年斥资2.4亿美元,支持双方科学家开展...

3817
来自专栏数据猿

中国联通研究院魏进武:电信行业大数据发展及平台技术演进

<数据猿导读> 中国联通研究院魏进武在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“电信行业大数据发展及平台技术演进”为主题的演讲。其中,魏进武讲到,云计算和大数...

3024
来自专栏PPV课数据科学社区

傅志华专栏:大数据应用在中国的创业机会

? 文:傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层,包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说,数据应用层的创业机...

3225
来自专栏PPV课数据科学社区

调查了全球2000多名企业家后,Salesforce总结出20条未来数据分析发展的结论

如今,我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示,企业平均分析到的数据只占其可用数据的不到1%。剩下那没有分析的99%会对...

3228
来自专栏服务产品介绍

零基础如何制作自己的网站

零基础快速建站需求入口:https://cloud.tencent.com/redirect.php?redirect=1027&cps_key=431fc56...

2560
来自专栏PPV课数据科学社区

【案例】大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业,距离这场 革命还有多远?而追上领先者又需要多快的步伐? 研究结论 怎样才能用起来大数据?障碍如何解决?中国...

2914
来自专栏云计算D1net

信息社会中的生产力:云计算以及大数据

信息社会是以数据和信息为主要生产要素,云计算和大数据在当前的信息社会中是不可替代的生产力。大量的数据也迫使人类建设大规模的IT基础设施的来承载数据。 云计算是当...

2724

扫码关注云+社区