编译 T媒体 张飞逸

Gartner的分析师Bern Elliot鼓励CIO像财务顾问对待资金管理一样，用一种包含低风险和高风险项目的“投资组合”方式来对AI项目进行投资。他认为，企业级的AI项目不仅需要用例与目标，也需要务实。 对于任何AI项目来说，CIOs需要去：

规划出可产生投资回报所需的基础技术；

评估自身的数据质量，并确保数据足够干净以生成实用的模型；

判断自身组织内部是否具备启动AI项目所需的技术技能。

不过这些尚不足够，Elliot建议，除非公司准备立即使用AI，否则CIO就要像财务顾问那样进行思考。与其把所有鸡蛋都放在一个篮子里，不如进行一系列的投资组合,将低风险、低回报率的项目与高风险、高回报率的项目组合在一起。

AI的价值链

并非所有的AI项目都具有相同的价值。这其中有些提供的是渐进式的改进，比如使用虚拟助理以帮助公司进行客户服务。类似于此的应用程序并不能为企业带来竞争差异化，但却是一个很好的AI项目着手点，对此，Elliot在最近的一次Gartner网络研讨会上表示，这是“在企业中进行AI的应用的基础框架”。

其他的AI项目则可能更具有战略性，而企业可以借此获取更多的竞争优势。Elliot说道，“这通常会涉及到你可以访问的特定数据，这对你的运行来说是独一无二的”。一个战略性的人工智能项目，例如一个医疗机构部署对话式的病人助手来改善护理，将需要更多的时间，更多的技能和更多的实验，而不是渐进的改进人工智能项目。

Elliot表示，一种对AI项目难度级别进行可视化分析的方法便是使用Gartner的AI“价值链”，这是一张可阐明AI项目复杂性、需要的专业知识、项目实例和技术目标的图表。

该图表中最左侧为“核心AI研究”类别，该类别的项目需要依赖于数据科学和机器学习的专业知识，并通常只是在研究机构内运行。而图表中右侧的两个类别则是那些嵌入到企业内部中的应用AI方案，如Salesforce Einstein和微软Office。

此外还有两种涉及到解决方案开发的类别，但Elliot称它们需要依靠于大量的专业技术和重要的资源。二者中更为复杂的那个通常是大型组织对于Google或微软API接口的使用，这会涉及到对于如何使用计算机视觉等特定算法的探索。

而不那么复杂的那个是那些AI平台级的应用。这些平台提供了“拖放”式的环境，使得架构师们可以自由将聊天机器人和虚拟处理组合在一起，这样这些应用可以更好的去理解语言并帮用户完成任务。“这是我们目前看到的最为活跃的一个市场，有一些公司提供平台以便让企业开发人员构建解决方案”，Elliot说道。

根据Elliot的说法，越靠近图表右侧的项目就越需要CIO们将项目进行落地，从而减少潜在的风险、时间、成本，而专业知识和差异化的战略潜力也是企业实现目标所必备的。

组合式的思考

Gartner不建议CIO和企业只是关注于某一个特定的AI项目。相反，CIO应该以一种投资组合的态度来对AI项目进行思考。

据Elliot所述，如果一个人打算在股票市场中投入100万美元，那么他一般不会将所有资金都长期押注在某一只股票上。他认为，一般人会进行更为平衡式的投资，虽然这种模式下增长潜力会变小，但风险也随之降低了。

在Elliot看来，首先CIO应该先关注那些图表右侧的更为落地式的项目。而在他们逐渐获得了更多的经验和专业知识后，他们就可以将目光转移到图表左侧那些风险较高的项目当中去了。

“如果你从一些更为适合和容易执行的项目开始，那么你就可以获得更多的经验，并发展你的企业技能与可信度，这样你可以更容易的进行资金的筹措”。Eillot说道。

CIO应该问自己的两个问题

Elliot表示，有两个关键问题可以帮助CIO确定他们的项目应该落在AI价值链的哪个位置中。首先，公司是否有足够干净的数据？他认为，如果想要开发出一个能够进行精准预测的数据模型，那么干净的数据是十分关键的。

第二个问题是：公司内部有没有现成的工具包？在Elliot看来，如果CIO对于这两个问题的回答都是肯定的，那么公司的AI项目的进行将会十分的顺利。如果现成的工具不可用，而数据是可用的，那么这就需要CIO将项目的复杂性视为中度，这可能是一个可以帮助企业进行内部应用开发的专业化项目。如果数据不好，CIO应该将项目视为风险级，并等待自身公司技能能够与用例相匹配。

因此，对于大多数只是想进行AI项目适度应用的公司来说，他们应该从那些较为容易的项目开始，并逐渐在未来数年内积攒技能与只是。而对于那些更为激进的公司来说，Elliot表示，他们应该先建立起一个明确的路线图以便自身实现从简单项目到复杂项目的急速跨越。

版权声明：

凡本网内容请注明来源：T媒体（http://www.cniteyes.com）”的所有原创作品，版权均属于易信视界（北京）信息科技有限公司所有，未经本网书面授权，不得转载、摘编或以其它方式使用上述作品。

本网书面授权使用作品的，应在授权范围内使用，并按双方协议注明作品来源。违反上述声明者，易信视界（北京）信息科技有限公司将追究其相关法律责任。