日本AI專家真心話：不念書的老闆，正讓AI泡沫化

在對AI的認知貧乏下，企業最容易產生哪些錯誤？

迷思1：導入AI不能落後，先做了再說

首先，是企業「為導入而導入」心態下，倉促展開「目的不明，評估不足」的AI專案。

「某某公司導入AI成功」、「某某企業成立AI新事業部」，媒體追捧報導的AI個案， 雖然大部份都還只是實驗階段，卻足以誘發企業主的焦慮感，急迫希望套用「AI配件」，讓企業華麗變身。

接受《日經商業週刊》訪談的工程師指出，許多客戶提出的需求，其實根本不需要AI就可以做到。例如，有業者希望使用AI，判讀客戶的電子郵件諮詢內容，自動生成報價單。但其實只要將客戶引流上網，輸入幾個簡單選項，就可以快速產生報價單，根本不用大費周章動用AI技術。但客戶的專案負責人往往堅持「還是要用AI才行」，因為「是老闆指定要AI的 」。

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「老闆們很想盡快對外界宣稱，『我們公司也做了AI，』」受訪的AI專家表示，這些老闆們的心態，就和網紅們搶著發表「開箱文」差不多 。

迷思2：只要導入AI，一切問題就解決了

第二個常見問題是，對於AI能力的過大期望。

日本電信業者軟銀（Softbank）就曾因此受挫。（延伸閱讀：重量級人工智慧專家李飛飛：我希望AI保持謙卑，因為它不是萬能）

三年前軟銀曾為旗下一千多位業務人員開發一套用於手機app上的AI系統「Softbank Brain」，希望可解決「任何銷售問題」。例如，業務人員可以詢問「客戶預算不足，無法擴充IT設備，怎麼辦？」等開放性的問題，期待「Softbank Brain」能像經驗豐富的業務員一樣，為前線人員指點有效的銷售建議。

但實際使用後發現，這套系統常常只能提供「可建議客戶導入pepper機器人」之類，任何人都能想到的淺薄答案。原本從經營高層到前線，都為了AI系統沸沸揚揚興奮不已，但系統上線不到三個月，就因功能低落而乏人問津，幾乎無人使用。

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（邱劍英攝）

軟銀最後縮小了這套AI系統的適用範圍，只提供有關B2B機種介紹，續約方案和手機出借等資訊，作為前線業務的及時參考。

「別對AI抱持過高的期待值，要摸索出最務實的解法，這是非常重要的，」軟銀AI事業推進部課長柴谷幸伸對《日經商業週刊》表示，若要達到當初設定的強大功能，需要教給AI的範例數量，是筆天文數字，「一開始的認知實在太天真。」

迷思3：導入AI，就不再需要做大數據

第三，數據的數量與品質，也常被企業輕忽。

AI的深度學習，需建立在龐大的數據資料上，但急於追求「最先端AI技術」的企業主，卻覺得花時間搜集數據「太低階」。（延伸閱讀：客戶自己犯錯，卻怪罪你？實用5招搶救滿意度）

製造業常見的AI導入案例之一是， 透過AI影像辨識，取代人工，抓出生產線上的不良品。 但若工廠內過去未曾建置不良品的影像紀錄，就必須先在產線上安裝攝影設備，從影像資料建立和標記分類做起，逐步確認AI學習的正確度。

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然而，「約八成的客戶會說，沒想到要花這麼多工程在資料建置上，」受訪的AI新創公司人員對《日經商業週刊》透露，儘管對客戶詳細說明數據的重要性，卻往往換來客戶社長或高層反彈，「這樣一點都不AI，」讓案子觸礁。

《日經商業週刊》引用研究暨顧問公司顧能（Gartner Japan） 分析師亦賀忠明的分析指出，日本企業在2016到2018年間，對AI抱持的過度期待達到最高峰，但失敗案例一一浮現之後，2019年將進入幻滅期 。

「當慶典落幕，湊熱鬧的人潮散去，此刻才是AI時代的正式起步，」亦賀忠明認為，幻滅期後，企業應以更冷靜，更長遠的眼光，將AI的導入目的，從短期的作業改善，進一步提升為中長期戰略，才為真正為企業建立競爭優勢及企業價值。（責任編輯：曹凱婷）

資料來源：《日經商業週刊》，《ITmedia》

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