《哈佛商业评论》：企业如何从“轻”AI 中获益
【新智元导读】《哈佛商业评论》刊文，为财富1000强提供咨询的公司 Early Infromation Science 创始人兼CEO认为，“轻”AI，也即使用监督学习等依照程序指令工作的人工智能系统，能带来很大的回报，而且部署起来所需的技术、时间、资金也更少。现在就开始使用“轻”人工智能技术的企业，未来将处于优势地位。
（文／Seth Earley，Earley Information Science 公司创始人兼CEO，为财富1000 强企业提供搜索、内容和知识上的战略咨询）人工智能技术现在十分火热，但也让人望而却步。
人工智能技术最新的进展，像认知计算、机器学习和深度学习，似乎很是深奥。事实也的确如此，不过人工智能技术还是给市场带来了巨大的潜力。
对许多公司而言，人工智能技术的价格高、耗费的资源多，这都是难以跨越的门槛。此外，甚至是苹果这样的科技巨头也面临来自其他方面的挑战。
好消息是，大多数的中型企业已经享受到了人工智能技术的早期红利，它们正积极扩大自己的数字领域。事实上，与许多企业认为的不同，“轻”人工智能能带来很大的回报，所需的技术要求、时间、资金也更少。
现在就开始使用“轻”人工智能技术的企业，未来会处于优势地位，因为这将成为人工智能技术应用的先决条件。
“轻”AI是什么
人工智能技术的顶端是像认知计算这样的系统，这些系统使得无人车和其他机器能够从经验中学习。（但是，最近特斯拉的事故也让世人对现阶段人工智能的能力产生了怀疑。）
较为低端的人工智能技术则是一种 knowledge-based 方法，即将数据和语言变为具有高度可塑性的有用的信息块。这些“轻”人工智能系统不会学习新东西，除非人类使用新的代码指令来教它们。
但是，它们仍然可以变得非常聪明，以极快的速度分类和发送信息。关于这方面已经有许多例子。
一家汽车设备原产商与塔塔咨询合作以提高其生产过程，当时其生产线的整体设备效率只有 65%，停工时间比例占 17-20%。该企业连续 12个月每 15 秒钟都从设备中收集和整合关于 15 个操作参数的传感器数据。该解决方案的要素如下图。
同样，在上面这份麦肯锡的调查中，
- 76%的企业表示预计使用机器学习实现更高的销售目标
- 至少40%的企业已经使用机器学习提升销售和市场营销业绩
- 38%的企业认为机器学习对提升销售额有用
- 多家欧洲银行新品销售额提升10%，同时客户流失率降低20%
麦肯锡报告：使用机器学习分析制造业大数据
利用“轻” AI 四大要点
找到正确的应用领域。虽然现在是新信息时代，但不是所有事情都要用到最新奇的人工智能技术。但是，企业和政府机构已经开始寻找能让knowledge-based工具发挥巨大影响的领域。这些工具可以改善数据挖掘操作，协助培训，使结构化、重复性的任务和流程更高效、成本更低。
开始行动。“轻”AI技术远没有顶端技术复杂，价格也更加低。但这并不是说“轻”AI技术就是现成的，企业需要根据自身情况进行选择和调整。企业必须自己处理信息和数据，以匹配要使用的“轻”AI技术。
不要期待事事都完美。在这个过程中，错误是不可避免的，做好随时修正的准备。
重视“轻”AI。大多数的企业都采用部门级的解决方案和单独的工具结果往往是杂乱无章，需要耗时耗力再次调整。比如说，公司内的某个部门强调交易，另一个部门强调推广。那么这两个部门的数据模型就会不同，有可能危害整个项目。
确保在人工智能技术的投资是值得的。不管是低端的人工智能技术还是之后更为昂贵的人工智能应用，都要求三点：
- 必须谨慎分析和准备，将每个部门都考虑在内的同时要有全局观；
- 要有详细明确的管理结构；
- 公司高层对项目负责。
要是没有这些基本条件，公司就难以实现“轻”AI的项目部署，更难以应对人工智能技术带来的变革。