忘了科技巨頭公司的資料科學博士吧。AI導入企業環境後,匯集各種不同商業技能的團隊,才是實現AI商業價值的關鍵。
文/Maria Korolov‧譯/葉庭筠
隨著愈來愈多企業擴大推動AI專案,使概念驗證性的實驗專案變成業務轉型的推手,就更需要知道真實世界AI專案成功的關鍵。
談到AI團隊,需要的技能超過之前大家的想法,特別需要熟稔業務運作,以及將AI概念翻譯成商業詞彙(或反過來)的人。也就是說,AI不再只需要一組資料科學專家。
事實上,企業的AI專案要成功必須要集結各種人才,麥肯錫(McKinsey & Co)合夥人 Louise Herring 指出。「從技術面來看,重點是如何確保程式碼可支持營運需求,這些元件是否能在重覆使用在全公司各環節。但我們認為最關鍵的是翻譯者,就是能將業務和技術兩個面向構連起來的人。」
本文將告訴你一些企業如何籌組解決業務問題的AI團隊,以及AI技術的進展又如何改寫所謂成功專案的條件。
成功AI團隊的基本角色
成功的AI專案需要有具備各種技能的成員,包括資料科學家、資料工程師、機器學習工程師、產品負責人、變更管理專家及翻譯者。
真正AI專案的資料挑戰與概念驗證及前導性專案大不相同。能支援營運、可擴充的AI專案需要整合大量各種來源的資料,而且資料需快速到位。
「資料科學家和資料工程師是AI專案的無名英雄,」Herring說。「企業內滿是舊式系統,要找出資料所在並將之撈出來並不容易,除此之外,你還得設定好資料管線(pipeline),並確保能擴充。」
根據IBM和資料情報暨市場研究公司 Morning Consult 2021年5月公佈的一份報告,將近 90% 的IT專家表示AI被採用的關鍵之一是不論資料位在何處都能執行AI專案。報告顯示,資料複雜性和資料孤島(silo)是AI採用的第二大障礙,僅次於AI專業能力。
資料科學家寫出的程式碼交給機器學習工程師,由其轉換並部署到營運環境。
Herring指出,成功的AI團隊還需要產品負責人(owner),還可能需要變更管理專家,只是介入的程度有高有低。但真正關鍵的技能是翻譯者(translator)的能力。
「大部份企業都很缺這種人才,但一定要有翻譯者才能將使用案例(use case)的效益最大化。」她說。
有些時候,翻譯者來自AI領域,像是任職業務單位的資料科學家。
「但他們一般來自業務領域,他們必須相當熟悉業務運作,而且某方面來看,資料科學比較容易學。有些組織甚至還設立學院來教導資料科學技能,使他們能無礙和資料科學家和工程師溝通。」
根據德勤(Deloitte)2020年一項調查,需求最迫切的AI技能中,半數與串聯AI專案與業務需求有關。這些翻譯者包含精通AI的業務主管、變更管理專家、使用者經驗設計師以及領域知識(subject matter)專家。
德勤調查顯示,AI領域中,需求最迫切的人才是AI研究人員、軟體開發人員、資料科學家及專案經理。
混合團隊的威力
線上行銷公司 Urban Airship 提供了一個教科書級的示範,說明成功的組織推動AI專案的最新趨勢。這家公司10年前開始計畫導入AI時,找來了一位博士。
「我們引進的第一個機器學習模型是了解行銷郵件的影響力,」該公司產品與工程資深副總裁 Mike Herrick 說。要追蹤使用者是否點選郵件中的連結很容易,但是追蹤他們之後還會造訪網站,以及其他通路的使用就難得多,這就需要機器學習了。
該公司之後又加入預測式分析智慧來找出連繫特定顧客的最佳時機,以及連絡他的頻率。Urban Airship 平台最新元件是利用AI啟動和管理多步驟的顧客旅程(customer journey)。
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今天,至少 40% 的新成交業務來自這項工具,Herrick說。「量非常大,這獨特能力讓我們和競爭者產生區隔,這也幫我們成功留住客戶,因為我們帶給他們價值。」
該公司AI專案需要的技能不只有資料科學技能,還包括產品管理、使用者介面設計、軟體工程和產品行銷,他說。「我們的經驗顯示,AI和ML的確需要多功能的團隊來實現這類技術。」
AI團隊集結不同領域專家是一種擴充性的策略,他說,「因為有時候你找得到具備所有技能的人,但這種人極其稀有,而且即使他們具備一切技能,也無法做掉所有事情。」
而讓團隊成員了解業務效益也有助於提供分析,使公司把產品改得更有用,更適合客戶需求。
翻譯者的崛起
二十年來,Company Nurse 協助企業和教育單位處理職場傷害,只要打通電話,就有一組醫療專家前來協助。
該公司現在一周處理10萬件健康相關的交易,而在新冠肺炎疫情下,Company Nurse 也開始提供數位篩檢解決方案。
「我們每天都要篩檢健康癥狀,」Company Nurse 技術長 Henry Svenblad 說,「很多學校使用我們的服務,不只用於老師,也透過『安全返校』方案服務學生。」
2020年該公司已開始將AI應用來解決業務挑戰。AI專案包含可分類敏感醫療文件的系統,以及客服中心的聽寫(speech-to-text)對話系統。
運用AI讓這家公司分類數百萬筆文件,幫助 Company Nurse 部署更有效的網路安全措施。客服中心平均處理時間減少 10% 以上。未來計畫包括使用AI比較健康改進情形和起初電話中提供的資訊,以辨識出可能的詐欺行為,並協助提高客服專員的生產力。
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這方面 Company Nurse 找來外部廠商,包括Concentric、Genesys和 Salesforce Einstein 平台來解決。他們也有個資料團隊把資料準備好,以便送進AI系統和領域知識專家。
但還有一個關鍵角色是建立AI技術和商業效益(business case)的關聯。「這是我身為CTO的功能,我試圖把『這對我們業務有何影響』和『這技術實際效益為何?』兩個面向拉在一起。」
而透過整合內、外部資源、資料集和第三方工具,Svendblad也引進了新興的AI角色:解決方案架構師。
「解決方案架構師思考的是可以解決問題的ML和AI技術,而現在情形是市面有很多解決方案,很多技術。」凱捷(Capgemini)AI和分析副總裁 Dan Simion 說。
解決方案架構師不只要搞懂要用什麼技術,也要知道這些技術怎麼整合起來,他們的工作是把所有拼片拼起來。」
變更管理和敏捷企業
一般人犯的最大錯誤是認為AI是一種科技類專案,麥肯錫資深合夥人 Tamim Saleh 說。「他們把它當IT專案來處理,以為可以找來一小組技術人員和數學家創造奇蹟。你可能以為這是一個魔術黑盒子,把它導進業務運作中,就會有很厲害的結果發生。」
但AI並非如此。「AI專案有約 50% 的心力是處理人的問題,就是一件變更管理訓練的事。」
以最近一次專案為例,一家鋼鐵業的客戶想改善需求預測。「一開始預測分析師對它沒什麼興趣,」於是這家業者邀請他們一起建立模型,讓他們知道AI不會取代他們,而是當他們的助力。Saleh說。「這個動作就能把他們拉進設計之中,同時推動AI專案的執行。」
如果模型是一個黑盒子,使用者不了解演算法背後的邏輯,就不可能被他們採納,他說。「那麼一來AI就永遠是前導專案,你一直在花錢,卻無法擴展到營運環境。」
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另一個結局是AI只能在一個業務單位測試,但無法拓展到其他地區或產品部門。
Saleh指出,一家銀行訓練1,800人成為翻譯者,CEO必須很有遠見,才能將AI快速部署到整個公司。
成功的AI專案還需要企業改變某些運作環節。例如他的一家公用事業客戶就建了一個很精彩的行銷模型,一小時可以發出500個宣傳活動,但是該公司的行銷活動卻架構在兩個不同的活動管理及行銷團隊,因而無法有效發揮AI應有的速度效益。
Saleh說,這家公司就必須改變,他們必須自己先變成敏捷企業,才能更快做出決策。
企業部署AI應用時,必須經常自問他們的組織是否能讓這項科技完全發揮,「但幾乎所有公司的答案都是,他們的組織運作應該要改變,才能更快做出決策,」Saleh說。
加入外部專業
混合式團隊對想導入營運式AI的公司來說極其重要,分析和諮詢機構Omdia的AI和自然語言處理(NLP)首席分析師 Mark Beccue 指出。
「資料科學家,特別是有經驗的那種十分稀少,而未來很長一段時間都會很難找到。因此就算你已打算建立混合各種技能人才的團隊,委外AI也是不可避免的趨勢。」
因此像 Company Nurse 之類的公司都在尋找外部業者提供工具、平台和專業技能。而且市面上的工具也真的愈來愈好。例如資料標註和清洗都已經可以委外處理,DIY式的雲端AI平台和工具,以及無程式碼工具也讓AI變得普及、民主化。
SaaS和端到端解決方案供應商也有助於將AI推進企業。Salesforce、Adobe、Oracle等都為其工具加入AI能力,像是預測式分析和虛擬助理等。Nuance、Interactions和IPSoft等公司的虛擬助理,全都不需要使用者具備資料科學專業。
「對許多AI使用案例而言,這種作法在可見的未來將是趨勢,」他說。
一些企業也會發現使用外部廠商的產品和元件有很大好處,PwC會計師事務新興科技計畫主管 Scott Likens 說。「這種作法有助降低成本、加速決策,而且做出過去做不到的決策。」
他補充,企業內建立AI團隊成本很高,因為市場上有豐富的AI和ML人才。但這類投資可讓企業和其他同業差異化,並且改善AI使用,滿足公司獨特的業務需求。
企業可以找一些較資淺的成員進來,藉此加速建立AI團隊,顧問公司Insights資料和AI首席架構師 Ken Seier 說。
他的公司就是這樣。「我們愈來愈懂得善用公司內年輕的人力資源。」
他說,祕訣之一就是採用師徒制(mentorship model)。
「我會執行一項專案,找另一名資料科學家來統領,讓最有才能的人去協助不同層級的同仁,這可以刺激學習動機,你的團隊成員就能儘快成長,而且你每一層級都會培養出後援人才。」
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