都在喊人工智能热，但为什么这些公司会迟疑不决？
科技洞察 丨 深入科技行业最前沿
最近几年，人工智能已经从理论研究层面，转向了很多公司的实际应用。很多人认为人工智能是一项每家公司都希望尽快掌握并应用的技术。
然而，现在还有相当一部分公司，他们虽然都知道人工智能是一项颠覆性的技术，但是人工智能仍然没有成为这些公司的优先考虑选项。
根据「华尔街日报」于2018年在美国和欧洲的一项统计数据，只有21%的中小型公司计划在未来两年内使用人工智能。
那么你一定想知道，这么高大上的技术摆在你眼前，这些公司迟疑不决的原因到底是什么？
▏尽快引入人工智能？可能没你想象得那么容易
爱达荷州马铃薯农场的Andrew Mickelsen拥有30,000英亩的农场，以及400名全职工人用来每天分拣土豆，也就是把好土豆和腐烂的土豆分离开。他告诉我们，他已经观察到很多大型农业公司利用人工智能来对土豆进行分拣，但是由于资金和精力种种原因，他对人工智能还处于观望态度。
Mickelsen说：“就算我付出了自己所有的时间、资金以及公司全部的人力，也很难保证能够顺利部署人工智能技术。”
安德鲁·米克尔森的爱达荷州马铃薯农场丨图：MICKELSEN FARMS
传统公司是否能顺利应用人工智能技术，一个很重要的挑战，来自于将人工智能根据公司需求来量身定制的复杂程度。
因为根据公司需求来部署人工智能的过程，是一个比较长时间的投入。这意味着公司需要从零开始构建一切，但是数据的缺乏是一大问题：目前主流的人工智能算法是机器学习，很多小公司没有足够的数据来训练人工智能。
KPMG的美国数据分析和人工智能专家Brad Fisher说：
“根据公司需求来部署人工智能，比技术供应商想象的要复杂得多。”
此外，AI技术人才的缺乏也是一大问题。很多小型公司的IT部门人手不足，Spiceworks的一位高级技术分析师Peter Tsai就抱怨说，相比部署人工智能，IT部门每天面临着更紧急的工作任务：比如更新老化的硬件设备，维护企业网络，为终端用户的技术需求提供支持等等。
面对这些问题，大型IT巨头当然不能束手不管。微软和谷歌已经预见到了这些可能存在的问题，并开始采取一系列措施，让自己开发的人工智能能够让更多的小公司去使用。
▏有哪些解决方案？
为了让自己开发的人工智能更容易被接受，IT巨头早早就发现了这些问题，并开始采取一系列行动。
微软提供了一系列已经使用数据编程的人工智能模型。简单说就是，小公司不需要具备专业的AI技术知识，也不需要更多的信息和数据来训练人工智能，微软直接提供可定制的人工智能应用程序，这个人工智能集成了语音和图像识别。
Microsoft AI总经理David Carmona Salas说：“这样能够提供更简便的解决方案，中小型企业更容易接受人工智能。”
谷歌也表示，他们提供的人工智能工具中，有一部分工具是不需要机器学习的，可以直接拿来用。Google Cloud AI副总裁Rajen Sheth说，这样的工具为中小型公司节省了大量的前期投入的时间。
除了IT巨头，很多初创公司也在为中小型公司提供人工智能工具。
这类公司有英国Prowler.io公司，其研发的AI技术涉及商务领域，可以帮助企业在平衡投资组合以及管理供应链和物流等方面做决定。2019年5月获2400万美元融资，腾讯领投，融资后估值达1亿美元。
Prowler.io公司的几大应用领域
中国的公司中有碳云智能，利用大数据和人工智能，精准预测和监测各项生命指标，帮助人们做健康管理、为医疗机构提供数据服务，比如为App开发者们提供数据和开发平台，帮助生命科学领域的公司及研究人员解答研究中的关键问题。2016年，公司获得腾讯等公司的1.55亿美元A轮融资，目前累计融资2亿美元。
但是现在的人工智能市场，也存在一些浮躁的现象：有一部分初创公司将自己的AI技术宣传得过于自信，导致真正应用的时候发现了技术跟客户需求不匹配的问题。
Gartner的人工智能专家Whit Andrews建议，在考虑与提供AI工具的初创公司合作之前，不要过于盲目，应该再三确保他们提供的人工智能工具的类型、应用场景，以及这种工具是否与公司自身的需求相匹配，也就是应用的可行性。
做人才招聘平台的Cluster公司就是一位尝试者。他们开始尝试着引入人工智能技术。Cluster网站将工程类人才与工业企业相匹配，人工智能能够实现自动化匹配，并且能够代替人工客服与客户进行沟通。
Cluster公司的创始人Kim Taylor告诉我们，因为这是一种未知的技术，从传统公司向人工智能转型是一种很大的转变，公司的业务层面、人员结构也会随之发生变化，因此这些公司都普遍存在着怀疑和犹豫的态度。
各个领域都声称人工智能是未来的大机会，你觉得人工智能到底是风口呢还是时候未到呢？
欢迎在留言区分享你的观点。
参考来源：
Small Businesses Aren’t Rushing Into AI, By Sara Castellanos and Agam Shah, the Wall Street Journal, June 9, 2019