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2020年夏天，我和我的同事Laks Srinivasan在RoAI研究所（RoAI Institute）召開了一次由首席數據和分析官們參加的虛擬會議，討論了如何將人工智能帶來的回報最大化的問題。我們希望了解這些高層管理人員在多大程度上同意我們的觀點——即人工智能面臨著非常重要的經濟回報問題，我們還希望了解他們所在的企業為了解決這一問題正在做些什么。參加這次會議的高管們來自各行各業，包括汽車制造業、消費品、醫療保健、保險、物流、營銷服務和專業服務等。
有什么問題嗎？

也許是因為我們選擇的與會者都是我們經常贊同的那些人，但是與會者確實同意我們的觀點——人工智能項目面臨著非常嚴重的投資回報率問題。福特的見解和分析負責人Craig Brabec和麥當勞現任首席數據分析官Craig Brabec表示，“讓我們面對現實吧——我們都從人工智能的炒作中受益。但是現在我們必須提供價值。”

他認為，由于炒作很嚴重，所以很多業務利益相關者們都會對人工智能能夠產生的影響期望過高。而且，對人工智能發展速度的期望也有些過高。由于需要依賴大量數據、流程、系統集成以及支持性的文化，人工智能帶來的好處的積累速度并沒有像很多人期望的那樣迅速。美國西北大學醫學院高級副總裁兼首席醫學官James Adams博士表示：“醫療領域人的人工智能戰略很簡單——每個人都希望它完美、免費，并且現在就能用。”
一位與會者談到，組織經常會在人工智能工具、技術和模型上花費太多的時間和精力，而在人工智能項目的可衡量性、增量價值方面花的時間不夠。因此，項目團隊找不到足夠的資金來完成任務。

幾位高管們表示，關于人工智能價值的討論只會持續一段時間。一位與會者表示：“如果這只是一次性的新鮮，那么等到成功來臨，新鮮感就會過去。”“人工智能無所不在”也存在著這個問題。一位數據和分析負責人評論說：“一旦人工智能項目成熟并得到充分理解，它就不再會被認為是人工智能項目。”當然，這使得它難以被不斷地賦予價值。這位高管建議也許應該相對保守地為組織定義人工智能，并指出那些長期存在的人工智能功能。

沒有一位參與討論的與會者認為“人工智能的回報”對他們來說不是問題。一位與會者表示，“我們將人工智能描述為從數據到洞察再到結果的過程。”如果沒有結果，人工智能根本就什么都不是。大家普遍都同意這種說法。當然，人工智能在回報方面的一些問題也出現在其他任何一種技術上——至少是任何一種新技術上。但是另一些問題則是人工智能技術獨有的，因為它是見解和決策導向的，而且圍繞著這種技術的炒作程度和恐懼也是前所未有的。Philip Morris International 的企業分析和數據副總裁兼首席數據官Mo Chaara（他曾經在UPS的機器學習和人工智能部門的高級分析/數據科學小組擔任高級總監）表示，“如果我們打開了人工智能的大門，我們會在多大程度上超越手工和人力為主的流程？我們準備好了嗎？”

Eli Lilly的首席數據和分析官Vipin Gopal表示，在人工智能的投資回報方面，另一個重大挑戰是：“分母包括什么？測量方法無法跟上人工智能的發展。”自動化項目之所以會流行是因為它們的效果很容易衡量；如果一項創新帶來的價值可能需要在長期才能見到效果，那么對這種創新的投資就存在著障礙。美國西北大學醫學院的Adams博士表示，“盡管人工智能技術最終創造的價值很高，但是即時的財務回報是一個障礙，要知道40%的醫院的營業利潤率只有1%。”

評估和改善回報的步驟

參與此次討論的與會者們采用了多種方法來評估和提高他們所在企業的人工智能回報率。要想最大程度地提高人工智能的回報率，就需要整個組織廣泛地了解人工智能，因此對數據和人工智能素養的投資至關重要。
另一個重要的關鍵是根據現有項目的價值程度和方向（概括為對項目的“保持、收縮或擴張”）來確定其優先級。一位高管提到，評估涉及運營改進的人工智能項目比較容易，但保留一些更具前瞻性和復雜性的人工智能項目也很重要。另一位與會者表示同意：“盡管節省成本更容易被衡量，但是我們正在努力將創造價值擺在同樣重要的位置上。”同樣，在一家公司之中，一個重要的問題是，“我們如何利用這項技術實現跨越式發展？” 該組織試圖建立業務/技術實驗，以便輕松地將新用例與當前狀態進行比較。

關于回報實現方法的討論也涉及到了關于人工智能的文化和業務流程的重新設計。一位參與討論的與會者供職的公司擁有強大的“設計思維”文化，這對于人工智能項目也非常有幫助。設計思維聯系被用于確保企業或者客戶的問題在充分考慮過多種選擇的情況下，能夠以正確的方式得到解決。一些與會者還提到了一種面向數據的文化。Eli Lilly公司的Gopal表示：“數據文化、新流程和再培訓是使人工智能項目成功的軟性要求。”另一位與會者表示：“我們認為培訓、文化變革和反向指導對于支持人工智能素養、采用和使用非常重要。”當然，采用和使用人工智能技術是以該技術能夠帶來經濟回報為前提的。

在技術方面，大家還討論了諸如數據和系統工程之類的基礎功能對于實現人工智能價值的重要性。

角色與職責

顯然，在很多這樣的組織中，首席財務官和財務部門在實現人工智能回報方面起著至關重要的作用。正如Craig Brabec所說，“財務是唯一的記分員。”一為與會者正在與財務部門合作開發指標和方法，以評估人工智能項目的價值；另一位與會者則與首席財務官就所有重大舉措進行了非正式磋商。另一位公司代表提到有必要對首席財務官和財務部門進行有關如何以多種方式衡量回報的教育。這位高管指出：“首席財務官認證的業務成果產生的財務價值對于在我們的業務中采用人工智能技術至關重要。”

但是除了首席財務官和財務職能外，幾家公司還強調了其他高級管理人員可以發揮的重要作用。一位與會者表示：“我曾經在之前供職的幾家公司中都看到了這種情況。”他/她表示，“正確的發起人和適當的關注至關重要。”另一位數據和分析領導人認為對新的人工智能項目的“推動力”可以是來自于領先的業主吹噓自己在人工智能方面的成功，“企業的領導者們可以讓他們的成果開啟病毒式傳播。”

除了傳播對人工智能潛力的熱情之外，幾位領導人還談到了緩解恐懼的重要性。Chaara指出，“人們會擔心人工智能對工作和工人造成的影響。”有人認為，只有首席執行官和企業內的高管們共同努力，通過內部的溝通活動才能夠緩解這些擔心。

很顯然，人工智能在當今整個世界范圍內贏得了廣泛而令人矚目的知名度，對于希望通過這種技術獲得回報的組織來說，這種局面既帶來了機遇也帶來了挑戰。因此控制期望、檢測并宣傳實際結果并最大程度地減少人們對失業和技能要求重大變化的擔憂就變得非常重要。參與討論的公司大都已經意識到了這些問題，并且正在努力地解決它們。