Andrew Ng教你如何引領公司進入AI時代
AI （人工智慧）技術就像100年前的電力一樣，正準備改變每個行業。從現在到2030年，它將創造約13萬億美元的GDP增長。雖然它已經在谷歌，阿里巴巴，微軟等領先的科技公司中創造了巨大的價值，但其他許多價值創造浪潮將超越軟體領域。
這個人工智慧轉型手冊借鑑了我領導谷歌大腦團隊和百度AI團隊的感悟，AI在使谷歌和百度成為優秀的科技公司。任何企業都可以關注此Playbook併成為一家強大的AI公司，儘管這些建議主要針對市值/估值從5億美元到500億美元的大型企業。
下面是我建議用AI轉換企業的步驟，我將在本文中解釋：
a) 執行試點專案以獲得動力；
b) 建立一個內部AI團隊；
c) 提供廣泛的AI培訓；
d) 制定人工智慧戰略；
e) 鼓勵內部和外部溝通。
1、 執行試點專案以獲得動 力
對於你的前幾個AI專案而言，更重要的是成功而不是成為最有價值的AI專案。它們應該足夠有意義，以便早期的成功將有助於你的公司熟悉AI，並說服公司其他人投資下一個的AI專案;另外這個專案不應該很小，以至於別人會認為它是微不足道的。重要的是讓專案成功實施，這會讓你的AI團隊獲得動力。
前幾個AI專案的建議特徵：
a) 理想情況下，新的或外部 AI 團隊（可能對你的業務沒有深入的領域知識）可以與你的內部團隊（具有深厚的領域知識）合作，構建 AI 解決方案，在 6-12 個月內開始 顯 示 專案的價值。
b) 該專案在技術上應該是可行的。太多的公司仍在使用當今的 AI 技 術 開展不可能的 項 目 ，所以 在啟 動 前， 對項 目 進 行盡 職調查 將增加你 對 其可行性的信心。
c) 有明確定 義 和可衡量的目 標 ， 創 造商 業 價 值 。
當我領導谷歌大腦團隊時，谷歌（更廣泛地說，世界各地）的深度學習技術受到了極大的懷疑。為了幫助團隊獲得動力，我選擇Google Speech團隊作為我的第一個內部客戶，我們與他們密切合作，使Google語音識別更加準確。語音識別在Google中是一個有意義的專案，但不是最重要的專案。例如，對公司的底線而言，將其應用於網路搜尋或廣告並不重要。但是通過使用深度學習殭屍做演講內容的團隊更加成功，而其他團隊開始對我們充滿信心，這使得Google Brain團隊獲得了動力。
一旦其他團隊開始看到Google Speech與Google Brain合作的成功，我們就能夠獲得更多的內部客戶。谷歌大腦的第二個主要內部客戶是谷歌地圖，它使用深度學習來提高地圖資料的質量。通過這兩次合作成功，我開始與廣告團隊進行討論。此過程是你可以在公司中使用的可重複模型。
2、 建立一個內部 AI 團隊
雖然擁有深厚技術專業AI的外包合作伙伴可以幫助你更快地獲得初始動力，但從長遠來看，構建一隻內部AI團隊執行某些專案會更有效率。另外，在公司內部保留一些專案，也可以建立更獨特的競爭優勢。
首先是要從高階管理層獲得支援來建立這個內部團隊。類似的，在網際網路興起時，許多公司是聘請CIO進行網際網路轉型的。在人工智慧時代，許多公司將形成一個可以幫助整個公司的轉型的AI團隊。如果他們擁有合適的技能，那麼這個AI團隊的管理者可以擔任CTO，CIO或CDO（首席資料官）職務。它也可以由專門的CAIO（首席AI官員）領導複雜，AI部門的主要職責是：
a) 建立 AI 系統以支援整個公司；
b) 推動一系列跨職能專案，以支援與 AI 專案在不同的部門 / 業務部門執行，完成初始專案後，刪除重複流程以持續提供一系列有價值的 AI 專案 ；
c) 制定一致的 標 準；
d) 開 發對 多個部 門 / 業務部門有用的平臺，該平臺不太可能由個別部門開發。可以考慮與 CTO/CIO/CDO 合作開 發統 一的資料 倉庫標 準。
一般公司都是有多個業務部門向CEO報告。通過新的AI團隊的組織架構，你可以將AI人才分散在不同的部門，以推動跨職能專案。
這將會出現新的職位描述和新的團隊組織。我現在以機器學習工程師，資料工程師，資料科學家和AI產品經理等角色組織我的團隊，這與AI之前的時代不同。目前有AI正在經歷人才戰爭，大多數公司都很難僱用斯坦福大學博士生。由於人才戰在短期內基本上是零和，因此可以幫助你建立AI團隊的合作伙伴將給你一個非凡的優勢。但是，為現有團隊提供培訓也是在內部培養大量新人才的好方法。
3、 提供廣泛的 AI 培 訓
今天沒有一家公司擁有足夠的AI人才。雖然媒體關於高AI工資的報道被過度炒作，但AI人才也很難找到。幸運的是，隨著數字內容的興起，包括課程、電子書和YouTube視訊等MOOC，培養員工使用AI等新技能比以往任何時候都更具成本效益。聰明的CLO（首席學習官）的工作應該是策劃 ， 而不是建立內容 ， 然後建立流程以確保員工完成學習體驗。
十年前，內部員工培訓意味著聘請顧問來辦公室進行講座，這種方式效率低下且投資回報率尚不清楚。相比之下，數字內容更實惠，也可為員工提供更個性化的體驗。如果你有預算聘請顧問，那麼在現場內容的基礎上應該補充線上內容。事實上，聘請一些AI專家來提供現場講座也可以激勵員工學習AI技術。
AI 將改變許多工作內容，你應該給團隊每個人提供他們在AI時代適應新角色所需的知識。諮詢專家將為你的團隊開發定製課程，教育計劃可能如下所示：
1、高階管理人員和業務負責人：（4小時培訓）
目 標 ： 讓 管理人 員 瞭解人工智慧可以 為 企 業 做些什麼，開始制定人工智慧 戰 略，做出適當的 資 源分配決策，並與支援有價 值 的人工智慧 項 目的人工智慧 團隊順 利 協 作。
課程 ：
a) 對 AI 的基本理解包括基本技 術 、資料以及 AI 可以做什麼和不能做什麼。
b) 瞭解 AI 對公司戰略的影響 。
c) 關於人工智慧 應 用到相關行 業 或特定行 業 的案例研究。
2、執行人工智慧專案的部門領導：（12小時培訓）
目 標 ：部 門負責 人 應 能 夠為 人工智慧 項 目 設 定方向，分配 資 源， 監 控和跟蹤 進 度，並根據需要 進 行更正，以確保 項 目成功交付。
課程 ：
a) 對 AI 的基本 業務 理解包括基本技 術 ，資料以及 AI 可以做什麼和不能做什麼。
b) 對 AI 的基本技 術 理解，包括主要的演算法 類 及其要求。
c) 基本瞭解 AI 專案的工作流程和流程， AI 團隊中的角色和職責，以及 AI 團隊的管理。
3 、AI 工程 師 培 訓 生 :( ⩾ 100 小 時 培 訓 )
目 標 ：新培 訓 的 AI 工程 師應該 能 夠 收集資料，培 訓 AI 模型，並完成特定的 AI 專案。
課程 ：
a) 深入瞭解機器學 習 和深度學 習 ， 基本瞭解 AI 工具。
b) 瞭解用於構建 AI 和資料系 統 的可用（開源和其他第三方）工具。
c) 能 夠實 施 AI 團隊的工作流程 。
d) 此外：跟上不斷 發 展的人工智慧技 術。
4、制定人工智慧戰略
人工智慧戰略將指導你的公司創造價值，同時建立護城河。一旦團隊開始看到初始AI專案的成功並形成對AI的深入理解，你將能夠確定AI可以創造最大價值的地方並將資源集中在這些區域上。
一些高管認為制定人工智慧戰略應該是第一步。根據我的經驗，大多數公司在獲得人工智慧的基本經驗之前，無法寫出完美的人工智慧戰略，這需要上述步驟1-3的支援。
建立護城河的方式也隨著人工智慧而發展，以下是需要考慮的點：
構建幾個與基本戰略大致相符的具有挑戰性性的AI專案： AI 使公司能夠以新的方式建立獨特的競爭優勢。邁克爾關於商業戰略的開創性著作表明，開展防禦性業務的一種方法是建立幾個與基本戰略基本一致的挑戰性的專案。因此，競爭對手難以同時複製所有這些專案。
利用人工智慧創造特定於你的行業領域的優勢： 我不建議在“通用”人工智慧領域與谷歌、阿里等領先的科技公司競爭，反而我建議你成為某個行業領域的領先AI公司，開發獨特的AI功能將允許你獲得競爭優勢。AI如何影響你公司的戰略將視行業和具體情況。
戰略設計與“人性化的良性迴圈”正反饋迴圈一致 ： 在許多行業中，我們將看到資料積累帶來的壟斷業務：
例如，Google，百度，阿里等領先的網路搜尋引擎擁有巨大的資料資產，可以顯示使用者在不同搜尋查詢後點擊的連結。這些資料有助於公司構建更準確的搜尋引擎產品（A），從而幫助他們獲得更多使用者（B），從而使他們擁有更多的使用者資料（C），這種積極的反饋迴圈很難讓競爭對手進入。
資料是AI系統的關鍵。因此，許多偉大的AI公司也有一個複雜的 資料戰略。 你的資料戰略的關鍵要素可能包括：
戰略資料採集 ： 可以使用從100個數據點到100000000個數據點（“大資料”）的任何地方構建有用的AI系統。但擁有更多資料一定不是壞事。AI團隊正在竭盡全力的獲取資料，具體的資料採集策略是針對特定行業和特定情況的。例如，谷歌和百度都有許多免費產品，這些產品沒有盈利模式，但他們可以獲取在其他地方產生價值的資料。
統一資料倉庫 ： 如果你有50個不同的VP或部門控制下的50個不同的資料庫，工程師或AI軟體幾乎不可能都可以訪問這些資料。相反，請考慮集中化你的資料分為一個或少數資料倉庫。
資料價值的判斷 ： 自動擁有數TB的資料 並不 意味著AI團隊就能夠從該資料中獲取價值。期待AI團隊從大型資料集中神奇地創造價值是一個很有可能失敗的事件，我看到過很多CEO過度投資或收購收集低價值資料的公司。通過在資料採集過程中儘早引入AI團隊來避免這種錯誤，並讓他們幫助你確定要獲取和儲存的資料型別的優先順序。
建立網路效應和平臺優勢： 最後，AI也可被用於構建更傳統的護城河。例如，具有網路效應的平臺是高度防禦性的業務。他們通常擁有一種自然的“贏家通吃”能力。如果人工智慧允許你以比競爭對手更快的速度獲得使用者，那麼它可以用於構建通過平臺動態防禦的護城河。更廣泛地說，你還可以將AI用作低成本戰略，高價值或其他業務戰略的關鍵組成部分。
5、 鼓勵內部和外部溝通
AI 會顯著影響你的業務。如果它影響你的關鍵利益相關者，你應該執行通訊程式以確保一致。以下是你應該為相關者考慮的內容：
投資者關係： 谷歌和阿里等領先的人工智慧公司現在是更有價值的公司，部分原因在於他們的人工智慧能力以及人工智慧對其底線的影響。為貴公司的人工智慧解釋一份明確的價值創造論文，描述你不斷增長的人工智慧能力，最後有一個深思熟慮的人工智慧戰略，將有助於投資者適當地重視你的公司。
政府關係： 受強監管的行業（自動駕駛汽車，醫療保健），公司面臨著保持合規的獨特挑戰。通過一個可信的，引人注目的人工智慧故事，解釋你的專案可以為行業或社會帶來的價值和利益，是建立信任的重要一步。在你推出專案時，這應該與直接溝通和與監管機構的持續對話相結合。
客戶/使用者教育： AI 可能會為你的客戶帶來重大利益，因此請確保傳播適當的營銷和產品路線圖訊息。
人才/招聘： 由於 人才 的缺乏，強大的僱主品牌將對你吸引和留住這些人才的能力產生重大影響。AI工程師希望開展令人興奮且有意義的專案，適度展示你最初成功的專案大有幫助。
內部溝通： 很多人對人工智慧仍然知之甚少，因為被過度炒作，所以存在恐懼、不確定和懷疑。許多員工也擔心他們的工作由人工智慧取代，儘管這種差異因文化而異。清晰的內部溝通既可以解釋人工智慧，也可以解決員工的擔憂，這將減少內部不願意採用人工智慧。
歷史對你的成功至關重要
瞭解網際網路如何改變行業對於駕馭人工智慧的興起是有用的。有許多企業在網際網路崛起的過程中出現了一個錯誤，我希望在人工智慧的興起中可以避免這種錯誤。
我們在網際網路時代瞭解到：
購物中心+網站≠網際網路公司
即使一個購物中心建立了一個網站並在網站上出售東西，這本身並沒有將購物中心變成真正的網際網路公司。真正的網際網路公司的定義是： 你公司原有的業務是否放在網際網路上效率更高？（ Have you organized your company to do the things that the internet lets you do really well?）
例如，網際網路公司普遍使用的A/B測試，我們定期推出兩個版本的網站，並檢測哪個更好。網際網路公司甚至可能同時執行數百個實驗，這對於實體購物中心來說很難。網際網路公司也可以每週釋出一種新產品，而購物中心每季度只能更新一次設計。網際網路公司對產品經理和軟體工程師等角色有獨特的職位描述，這些職位具有獨特的工作流程和流程，且可以協同工作。
深度學習是人工智慧發展最快的領域之一，它與網際網路的興起呈現出相似之處。今天，我們發現：
網際網路的公司+深度學習技術≠AI公司
為了讓你的公司在人工智慧方面 做得 很好， 你必須找到AI使你的公司變得更好的出路。（ you will have to organize your company to do the things that AI lets you do really well. ）
為了讓你的公司在人工智慧方面表現出色，你必須：
a) 系 統 地 執 行多個有價 值 的 AI 專案的資源： AI 公司可以 擁 有外包或內部技 術 和人才，可以系 統 地 執 行多個 AI 專案，為業務帶來直接價值 。
b) 對人工智慧的充分理解： 應該 對人工智慧 有一般的瞭解，並採用適當的流程來系 統 地 識別 和 選擇 有價 值 的人工智慧 項 目。
c) 戰略方向 ：公司的 戰 略大體上與人工智慧未來的成功保持一致。
AI 轉型計劃可能需要2-3年，但你應該在6-12個月內看到初步的具體結果。通過投資人工智慧轉型，你將保持領先於競爭對手！
本文由 ofollow,noindex" target="_blank"> 阿里雲雲棲社群 組織翻譯。
文章原標題《 How to lead your company into the AI era 》
作者： Andrew Ng 譯者：烏拉烏拉，審校：袁虎。
文章為簡譯，更為詳細的內容，請檢視 原文 。