Trop d'AI d'aujourd'hui est une nouveauté sans un plan clair pour faire de l'argent

10 avril 2018

6 min de lecture

Les opinions exprimées par les entrepreneurs sont les leurs.

Le paysage de l'intelligence artificielle 2018 ressemble énormément au catalogue Sharper Image. C'est bourré de produits qui ont été construits simplement parce que nous pouvons les construire, et parce qu'ils sont commercialisables.

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Avez-vous vraiment besoin de cela? grille-pain au bacon ? Pensez-vous vraiment que ce stylo dessin 3D va faire ressortir votre artiste intérieur?

Tout comme ces produits, trop de l'IA sur le marché aujourd'hui est la nouveauté jetable la technologie . Personne n'a mené d'étude de marché pour déterminer le marché total des toasts au bacon. Ils n'avaient pas de groupes de discussion avec des clients potentiels. Ils ont construit une nouveauté qui était bonne pour un petit rire et avait juste assez d'utilité pour convaincre quelques personnes de se séparer d'une petite quantité d'argent et de la faire tourner. Si cela ne ressemble pas beaucoup à l'IA à vendre ces derniers temps, je ne sais pas ce que ça fait.

Dans une défense sans enthousiasme de l'industrie, les experts de l'IA nous rappellent que "c'est encore tôt. " D'autres expliquent que la première vague d'IA d'entreprise est " vouée à l'échec ", et d'une manière ou d'une autre, c'est à la fois préordonné et acceptable. Compte tenu de son pouvoir bien compris et de son impact potentiel sur la société, l'IA ne devrait-elle pas être tenue à un niveau supérieur?

En conséquence, les clients intelligents demandent: Pourquoi y a-t-il tant de couverture et si peu de responsabilité dans l'IA? ] Les chercheurs se déchaînent

J'adore rendre visite aux laboratoires de recherche autant que le prochain nerd, mais nous devons faire attention aux mises en œuvre d'IA dirigées par des chercheurs dans des scénarios d'affaires. Avec une énorme pénurie de talents dans l'IA, de nombreuses entreprises sont en train de débaucher des doctorats d'universités à travers le monde. Facebook dispose d'une équipe de recherche de plus de 100 chercheurs sur le personnel, un luxe que peu d'autres entreprises technologiques peuvent revendiquer, mais le groupe Facebook Messenger AI a été fermé peu après Taux d'échec de 70 pour cent .

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Certains diront que la plate-forme a échoué malgré l'investissement massif de capital et talent académique, mais nous devons être honnêtes avec nous-mêmes: il a échoué à cause de cela.

L'argent et le talent comptent. Ils comptent beaucoup. Mais, les taux d'échec que nous éprouvons dans cette industrie ressemblent beaucoup plus à la recherche scientifique qu'aux implémentations informatiques. La nature a récemment rapporté "Plus de 70% des chercheurs ont essayé et n'ont pas reproduit les expériences d'un autre scientifique, et plus de la moitié ont échoué à reproduire leurs propres expériences."

L'industrie de l'IA a importé des masses de chercheurs universitaires, et le résultat est une tonne d'expérimentation avec les entreprises des clients. Ne vous méprenez pas – j'apprécie la recherche, l'expérimentation et même l'échec en tant qu'entrepreneur de technologie. Mais tout entrepreneur serait d'accord qu'il est inacceptable de demander aux clients d'assumer tous les risques.

Pendant ce temps, les chercheurs, par nécessité, se concentrent sur la technologie et son fonctionnement interne. Ils ne sont pas formés et ne sont généralement pas très bons, ce qui garantit des résultats optimaux. Considérez pour une seconde que les échecs d'IA ne sont pas le résultat d'une pénurie de doctorats en intelligence artificielle; ils sont le résultat de l'absence d'analystes d'affaires et de spécialistes de la réussite des clients dans leurs équipes.

Si vous étiez si loin de votre tête en matière de connaissance des affaires, vous seriez aussi en mesure de vous protéger.

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Les dommages collatéraux du nombril

Les chercheurs sont une partie cruciale de l'écosystème de l'IA. Mais des milliers de développeurs et de technologues ont envahi l'espace au cours de la dernière décennie. Si vous avez déjà passé du temps sur des sites comme Stack Exchange ou Hacker News, vous trouverez des communautés dévouées de technologues talentueux débattant des mérites des nouvelles technologies, discutant des subtilités des langages de programmation et des outils, plateformes et standards. C'est ainsi que l'industrie de la technologie progresse elle-même, une étape à la fois.

Puisque l'IA est encore à un stade relativement naissant, la discussion et le débat autour de tous ces sujets sont à leur paroxysme. En tant qu'industrie, nous travaillons toujours à établir les meilleures pratiques et normes, et le processus exige que nos leaders techniques se tournent vers la technologie elle-même.

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Les bonnes nouvelles sont que nous avons fait cela pendant des décennies – c'est ainsi que nous avons affiné la transformation numérique et la transition vers le cloud computing, puis mobile, et maintenant nous le faisons pour l'IA.

Les mauvaises nouvelles sont que la plupart des entreprises ont passé peu de temps et d'énergie à comprendre leurs clients et leurs besoins commerciaux. La Silicon Valley a une longue histoire de construction de nouvelles technologies glamour qui échouent au premier essai, car elles n'ont pas d'adéquation produit / marché. Construire la meilleure technologie n'est pas la même chose que construire la meilleure technologie pour mon entreprise.

Ce phénomène exact est ce que nous voyons dans l'IA en ce moment, au moins avec les développeurs qui ne sont pas obsédés par leurs clients. ] Clients, clients, clients

La prochaine grande percée dans l'IA ne viendra pas d'un laboratoire à Stanford. Cela n'arrivera pas dans le code avec un client. Cela va se produire dans les départements RH, où les équipes de recrutement vont adopter des stratégies pour embaucher des gens d'affaires qui ont la capacité de combler le fossé entre les technologies commerciales et les résultats commerciaux.

Nous devons obséder sur les affaires de l'acheteur IA obséder sur leurs clients, aussi. L'IA n'est pas une technologie unique – elle affecte toute la chaîne de valeur du début à la fin.

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Depuis les jours de la «transformation numérique, "Nous avons pris l'habitude de donner des conférences aux entreprises sur la façon dont leur informatique devrait fonctionner. Ça ne va plus marcher. L'intelligence artificielle s'introduit trop loin dans une entreprise et touche trop de processus pour que les dirigeants d'entreprise puissent leur dire comment gérer leur entreprise.

Nous avons besoin de gens d'affaires qui écoutent bien leurs clients et les clients de leurs clients – parce que c'est là que l'IA a un impact réel.

Grâce à la capacité d'AI à transformer les entreprises, le client a, toujours une fois, toujours raison.