關(guān)于未來人工智能和自動化的預(yù)測

“關(guān)鍵是數(shù)據(jù)，傻瓜”：大多數(shù)公司都會發(fā)現(xiàn)，要實現(xiàn)他們對人工智能的期望——無論夸大與否 ——他們必須投資創(chuàng)建“一個值得使用人工智能的數(shù)據(jù)環(huán)境?！痹诓捎萌斯ぶ悄艿墓局校?0%的決策者都表示數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個挑戰(zhàn)，或者是非常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)——這是他們在嘗試使用人工智能功能時遇到的最大的挑戰(zhàn)。

預(yù)測很難，特別是對未來進(jìn)行預(yù)測，但是我們可以肯定，“AI Washing”將在2019年繼續(xù)興盛，蓬勃發(fā)展。這就是市場研究公司Forrester所說的人工智能炒作和喧囂，人工智能包含了一系列有望“改變世界”的技術(shù)。

在其2019年的預(yù)測中，F(xiàn)orrester嘗試用一定的現(xiàn)實來緩和“人工智能使用方面的非理性繁榮”，期待觀察企業(yè)在今天是如何實現(xiàn)自動化工作，并嘗試在數(shù)據(jù)分析和決策中添加智能的——人工智能和人類智能。以下是我對Forrester今天發(fā)布的兩份報告——《預(yù)測2019：人工智能》（Predictions 2019： Artificial Intelligence）和《預(yù)測2019：自動化》（Predictions 2019： Automation）——所做的摘要。

“關(guān)鍵是數(shù)據(jù)，傻瓜”：大多數(shù)公司都會發(fā)現(xiàn)，要實現(xiàn)他們對人工智能的期望——無論夸大與否 ——他們必須投資創(chuàng)建“一個值得使用人工智能的數(shù)據(jù)環(huán)境?！痹诓捎萌斯ぶ悄艿墓局?，有60%的決策者都表示數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個挑戰(zhàn)，或者是非常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)——這是他們在嘗試使用人工智能功能時遇到的最大的挑戰(zhàn)。

“自動化和智能的融合是一個新生事物”：超過40%的企業(yè)將會通過把人工智能與機(jī)器人過程自動化（RPA）相結(jié)合，創(chuàng)造出最先進(jìn)的數(shù)字化工作者。RPA市場到2019年將達(dá)到17億美元，在2021年將達(dá)到29億美元。到2019年底，由于認(rèn)知系統(tǒng)、RPA和各種聊天機(jī)器人技術(shù)的成功結(jié)合，自動化將消除20%的服務(wù)臺的互動。

“沒有人才就一無所獲”：三分之二的人工智能決策者在尋找和獲取人工智能人才方面苦苦掙扎，而83%的人在如何保住這些人才方面苦苦掙扎。解決方案可能至少部分地存在于問題本身，而且聽起來有點矛盾：公司應(yīng)該使用人工智能來尋找稀缺的人工智能方面的人才。

“讓人類重新回歸”：10%的企業(yè)在實施人工智能應(yīng)用程序時，將需要添加知識工程——人類的智慧和專業(yè)知識——以“提取推理規(guī)則并進(jìn)行編碼，并通過他們的專業(yè)員工和客戶構(gòu)建知識圖?！?/p>

“人類會重塑自我”：約有十分之一的創(chuàng)業(yè)企業(yè)在創(chuàng)立的時候使用的數(shù)字化員工就要比人類員工多。美國有10%的就業(yè)崗位將要因為自動化消失——但是將會有大約相當(dāng)于目前就業(yè)崗位3%的新崗位被創(chuàng)造出來。自動化將有助于改善員工體驗，因為人類不用在操心那些死板重復(fù)的任務(wù)了。

在可解釋的人工智能中尋求信任：對透明且易于理解的模型的需求將會增加。45%的人工智能決策者們表示，信任人工智能系統(tǒng)是一個挑戰(zhàn)，或者是非常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

“集中化，混亂”：40%的企業(yè)將擁有自動化中心。變更管理、不可預(yù)測能力、控制、審計和安全問題將在2019全年引發(fā)企業(yè)治理問題。作為應(yīng)對，企業(yè)將投資在統(tǒng)一框架基礎(chǔ)上設(shè)計的中央?yún)f(xié)調(diào)——自動化中心。

關(guān)于預(yù)測，可以確定的另一點是，有些預(yù)測不會實現(xiàn)，而其他一些趨勢會突然橫空出世。我詢問了Forrester的分析師們：對于2018年，你的預(yù)測中有哪些事情并沒有發(fā)生，而又有哪些你沒有預(yù)料到的事情發(fā)生了？

人工智能方面的Michele Goetz：沒有發(fā)生的事情：我曾經(jīng)預(yù)測企業(yè)會認(rèn)識到人工智能是一種獲得更好業(yè)務(wù)成果的方式，而不是將人工智能視為自己的分析項目。相反，很多企業(yè)傾向于在數(shù)據(jù)科學(xué)實驗室中繼續(xù)測試和試驗機(jī)器學(xué)習(xí)。即使大多數(shù)公司都到了人工智能旅程的第二年和第三年，情況也是如此。因此，人工智能仍然被認(rèn)為是分析工具，是IT的事，而不是業(yè)務(wù)加速器或一種創(chuàng)新。

讓我感到驚訝的事：企業(yè)在人工智能方面通過行業(yè)聯(lián)盟進(jìn)行合作，通過同現(xiàn)有服務(wù)供應(yīng)商合作伙伴的合作，增強(qiáng)人工智能的功能和能力。所以，即便他們事自己或者通過他們的技術(shù)供應(yīng)商，使用現(xiàn)成的解決方案構(gòu)建人工智能功能，他們還是覺得與了解他們業(yè)務(wù)的分析服務(wù)供應(yīng)商和系統(tǒng)集成商相比，聯(lián)盟是擁有更多人工智能專業(yè)知識的地方。

自動化方面的JP Gownder：令我驚訝的是UiPath等機(jī)器人過程自動化公司的高估值，該公司在C輪融資中籌集了2.25億美元，估值高達(dá)30億美元。我的同事Craig Le Clair在RPA及其快速增長軌跡方面一直處于領(lǐng)先地位。但市場對UiPath及其競爭對手的估值增長速度甚至超出了我的預(yù)期。

另一方面，我曾預(yù)測企業(yè)將在運(yùn)營和面向客戶的場景中更廣泛地采用物理機(jī)器人技術(shù)。但這里存在著許多障礙：企業(yè)發(fā)現(xiàn)很難在運(yùn)營和IT之間進(jìn)行協(xié)調(diào)。讓這些機(jī)器人在現(xiàn)場工作的相關(guān)工程問題也非常突出。太多的機(jī)器人仍然需要你將工作空間改造為結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化的空間，而可以穿越非結(jié)構(gòu)化空間的機(jī)器人最為經(jīng)濟(jì)。而且我們?nèi)鄙儆梦锢頇C(jī)器人輕松構(gòu)建系統(tǒng)的平臺——我預(yù)計這個問題會在2019年得到緩解。