評估人工智慧(AI)的投資報酬率深具挑戰但有其必要。眾多 IT 高層與產業觀察家,針對如何清楚瞭解企業在人工智慧上投注的心力是否能得到成果提出見解。
文/Maria Korolov‧譯/Nica
無論在技術上與用途上,人工智慧都處於轉型階段。公司企業正逐漸將人工智慧試驗帶出測試實驗室,大規模佈署,有些甚至已經可以在成果上看到顯著的利益。姑且不論人工智慧周遭的不確定性,以舊方式處理這方面業務、忽略它可能曝露的風險,這些企業將可能面臨垮台。
對大部份企業而言,藉由人工智慧衍生價值是遙不可及的。它們的模式沒有調整、訓練資料集可能不夠豐富、客戶可能懷有戒心。此外還有偏見、道德與透明度上的憂慮。在人工智慧舉措準備好前就投入生產,或者在適切檢查結果前就在初始階段後擴充人工智慧策略,可能浪費公司成本,更糟的可能是將企業導向對營運不利的方向。
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那麼要如何得知人工智慧專案能改革你的公司還是造成破壞?沒有著實的投資報酬率數字,企業就必須發揮創意才能確認。本文將帶大家看看 IT 高層與產業知情人士如何量測人工智慧價值。
成熟與開創性技術
評估任何舉措或技術的商業價值,不一定都使用線式運算。人工智慧尤其如此,特別是在將成熟度與商業潛能皆納入考量的時候。在談到可接受的投資報酬率時,經證實或預測性變數:像是資料探勘、成本與教育訓練的節約、投資與促進新用途的能力,都會影響決策,不過無論是新的或是已建立的方案,對技術有一定程度的信任絕對有其必要。
以 NASA 的噴射推進實驗室為例,評估人工智慧專案投資報酬率的關鍵因子就是技術成熟度。
NASA JPL 技術暨創新長 Chris Mattmann 表示,部份人工智慧使用案例已相當成熟。他舉自動化業務處理程序為例。
「每間公司都有單調無聊的工作要做,我們也是。」他表示。「所以我們利用人工智慧,自動化許多像票務處理、搜尋、資料探勘、查看合約與轉包契約這類事務。」
JPL 利用市場上提供的技術做這件事,包括 DataRobot 與 Google Colud。為確認特定技術是否值得投資,我們會檢視它是否能為企業節省成本、時間與資源,Mattmann 表示。「它是成熟的,所以應該能夠展現出來。」
成熟度居中的那些技術,JPL 則是看技術是否能夠為新的使用案例賦能,也看它所帶來的成本。「以上火星為例,我們擁有進行深遠太空通訊的細管,」他表示,時至今日,已有足夠的頻寬,從火星一天傳送兩百張相片到地球。
「我們傳送那些出色的火星漫遊者擁有豌豆大小的大腦。」他表示。「它們執行的是 iPhone 1 處理器。我們只將這些東西放在幅射強化後的空間,相信它們能夠承受深遠太空環境。我們清楚能順利運作的是那些舊型晶片,所以不會在漫遊者上執行進階人工智慧或機器學習。」
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不過,Ingenuity 無人直升機最初只是為了技術示範而存在,並非這項任務的核心,它的主機板上配備 Qualcomm Snapdragon 處理器,也就是人工智慧晶片。「它向我們展示了用更新晶片執行更多人工智慧的可能。」
就這個部份來說,人工智慧能賦與新使用案例如今不可能做到的能力。舉例來說,與其一天回傳兩百張照片,漫遊者可以利用人工智慧分析相片本身,再傳送百萬字的圖片說明回地球,例如敘述該處某特定方向有個乾涸的湖床。「我們可以透過文字得到比今日圖片所能帶來的更佳能見度。」Mattmann 表示。
最後,那些最先進、實驗性質的人工智慧技術,成功的評估指標就在於能否讓新的科學成局、讓新文獻完成並公開發表。
「訓練與建立模組是需要成本的。」他表示。
像 Google 與 Micrsosoft 這樣的企業,早已做好存取大量訓練資料的準備,但對 JPL 而言,問題在於資料集難以取得且需要博士級專家分析與標示。
「在 NASA,我們訓練新人工智慧模式的成本是商業界的十至二十倍。」Mattmann 如此表示。
在這裡,新技術的存在是為了讓 NASA 減少人工標示的方式建立人工智慧模式。舉例來說,生成網路可用來建立合成訓練資料,他表示,深度偽造,但符合科學利益。
人工智慧評估及影響範疇
當沒有直接方式能評估人工智慧專案的商業影響時,企業會轉而從相關關鍵績效指標(KPI)挖掘資料。這些替代變數通常與業務目標有關,可以包含客戶滿意度、上市時間與員工留任率。
典型案例就是 Atlantic Health System,病人即為每個決策的核心,該企業資深副總裁暨資訊長 Sunil Dadlani 如此說道。因此,大致上來看,人工智慧投資報酬率,是透過病人照護上的改善來衡量。這些以病人為主的指標,包括降低留院天數、更即時的治療、加快保險資格查證,與更快的事先保險授權。
另一項涉及人工智慧的專案是支援放射科醫師檢查掃描。KPI 即為放射科醫師得到可能不正常結果警示的頻率。「2022 年四月,99% 的放射科醫師回報利用人工智慧分析超過 12,000 筆研究。」Dadlani 補充表示,此舉觸發近 600 項警告。「醫生們從而可以儘可能快速處理可能很嚴重的問題。」
美國第五大會計事務所 RSM 的人工智慧投資走的是兩條密切相連的路:一是有助於員工順利完成工作的生產力與分析工具;另一個則為相同或類似工具但用在客戶身上,該企業管理顧問、營運與技術轉型團隊夥伴 Richard Davis 如此表示。
例如,與客戶交涉時,RSM 可能被要求從眾多系統提取資料:會計、業務與行銷、人資、物流,再將所有資料合併到單一控制面版。人工智慧可協助加速這個處理程序,Davis 表示。之後,人工智慧還能用來找出任務在這些系統裡的移動模式、潛在挑戰與困難可能在哪。
那麼企業要如何得知它們的人工智慧朝正確方向前進?
「首先,我們可以非常清楚評估工具的使用狀況。」Davis 拒絕透露 RSM 投資在人工智慧上或投資報酬率的細節。「我們希望假以時日可以看到更有效率的產品交付參與。」
Davis 表示,提升參與度,應能繼而增加生產力。「因此,若有任務得花上一周的時間進行,我們的目標就會是降到一天就完成。」他如此說道。
重視商業利益
衡量人工智慧的成功也可能是主觀的。評估人工智慧專案,如同開發人工智慧本身,是一門藝術,麻省理工學院人工智慧研究科學家 Eugenio Zuccarelli 如此表示,他同時也在零售業擔任資料科學家。
儘管如此,能夠解釋人工智慧對營運的影響還是很重要,Zuccarelli 表示。「KPI 不應圍繞著模組本身設定。」他說道,「而是該著重在營運與人員指標,這應是專案的終極目標。」否則,就太容易挑個看似顯示成功的技術性指標,實際上卻不能轉換成對企業有用的影響。
曾經於 BMW 與 Telstra 擔任資料科學家職務的 Zuccarelli,也告誡不要獨立評估進程。舉例來說,若人工智慧專案的設計是為了改善某個已經為其他理由改善中的事務,控制小組就必須確認,有哪些進步確實是人工智慧所致。
人工智慧專案的其他重要 KPI,還可以是錯誤告警降低或自動移除過度特權這類,在金融產業擁有多年經驗,且身為專職 IT 資安與身份治理及管理的諮詢顧問集團 Costidity 創辦人 Vladislav Shapiro 如此表示。
近期由 Shapiro 處理的人工智慧驅動資安佈署中,偽陽性告警率降低了三倍,他表示,而且還有許多先前手動處理程序也自動化了。
「當你向 CXO 管理高層展示這些數字,他們會瞭解上述所有措施降低了遭到破壞的風險,也提升了當責與治理。」他表示。
漸進式評估成功
自動化導致的成本降低,是展現人工智慧經濟效益最簡單明瞭的方式,全球性專業服務企業 Genpact 數位策略主席 Sanjay Srivastava 如此表示。此外,人工智慧還能促進新的收益流動,甚至完全轉型企業營運模式。
例如,飛機引擎製造商利用人工智慧,發現能更加準確預測失誤與改善後勤物流,便能開始提供引擎即服務的產品。「對最終使用者來說,買飛行哩程當然比買引擎本身好。」他說道。「這是新的商業模式。改變了公司營運操作方式,因為人工智慧賦與它這樣的能力。」
他表示,商業影響也是顯而易見。
所以,要證明這段時間投資人工智慧的合理性,這個特殊製造商需要長期目標,但轉化為可以其他方式評估的短期專案。
「與其說:『十年內我們將改變這個產業』可以改成:『一年內,我們將開始檢視必須庫存哪些零件。』」他接著表示。「你還沒有將這個產業改成飛行哩程。只要說:『我們會需要正確的零件數量正確。』這是最佳化倉儲系統,並降低庫存投資數量的一年專案。」
除了供應鏈的最佳化外,還可以將顧客滿意度納入其他短期進程評估。「例如,當飛機停在孟買五天等待零件,客戶就會有感。」他表示。
遵循策略願景
有些人工智慧專案短期會讓損益表不好看,是事實,但長期而言還是相當重要且具改革性。例如,有公司想推展客戶服務機器人減少日常例行性事務。「交談機器人可能有害,因為有些人很會向上推銷也想要跟真正的人交手。」Gartner 分析師 Whit Andrews 指出。「因而企業組織可能就不會想用。」
這就要回到你想成為什麼樣的公司了,他表示。 「有時候,必須自問,你是不是那種當貨物交付出了問題,客戶可以打給你詢問貨物在哪,你與之交涉,接著試圖在每月一次收到貨物時向他們推銷。」
若一間企業全心投入以評估 ROI 的人工智慧驅動轉型做為支援,同時具有顧客為中心的願景,它就會略過目前的損益平衡打擊,放眼其他可能更有意義的指標。
「自動化更完整的企業可能更成功,因為可以增加市場佔有率。」Andrews 表示。「不過你可以開發自有資料,這樣就能夠在更具相關性的時刻接觸某個人。若說這能指出什麼,可以說邏輯上這只是告訴我們,這麼做會讓客戶更開心,讓員工更成功,繼而追逐它。」
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