组织决定是否购买现成的或自己构建基于人工智能的业务解决方案，是一个基于现有人才、业务需求、期望结果、舒适度以及快速发展的市场的复杂方程式。

人工智能正在迅速成为组织开展的当务之急。无论是提高效率，寻找新的商业机会，还是与时俱进，或者在竞争中取得领先，各行业的组织都在探索人工智能的商业利益，仅在过去一年，人工智能的采用率就增加了三倍。

对于一些组织来说，这意味着从头开始构建人工智能系统。但调研机构Gartner公司表示，招募合适的人才既困难又昂贵，而85％的人工智能项目很有可能失败。即使构建的项目成功，供应商也可能很快就会以更低的成本提供更好的产品，并定期升级，更多集成，以及提供更直观的用户界面。或者，当组织正在开发的人工智能新功能作为一个免费功能或升级到已经使用的平台时，其自己构建的人工智能资产可能会变得多余。

另一方面，使用商业化的人工智能产品可以快速尝试许多不同人工智能技术，并且投资更少。IBM公司数据和Watson AI总经理Rob Thomas表示，要想在人工智能领域取得成功，数量至关重要。

Thomas 说，“我鼓励客户采用100个人工智能试点项目，而不是一两个。哪怕这些项目中有一半毫无作用，但另一半项目可能真的有所回报。”

他表示，市场上已经有了一些轻量级的商业工具，而且只需要几个星期的实施。此外，嵌入式人工智能的想法（例如人工智能内置到其他平台和系统中）正在兴起。

因此，组织决定是否转向现成的人工智能解决方案或构建自己的解决方案时需要考虑一些相关因素。

确保顺利旅行

根据加拿大多伦多机场管理局的统计，加拿大最大、最繁忙的多伦多皮尔逊机场每年发送将近5000万旅客。而在机场管理局的49000名工作人员中，只有1600人专注于管理、运营和技术工作。

其中一项工作是售票亭，供乘客快速办理登机手续使用。当售票亭发生故障或打印机票的纸张耗尽时，就会发送警报。然而，从收到警报到重新启动并再次运行的时间平均需要1小时12分钟。

该机场管理局信息服务交付副主任John Thompson说，这是一个问题。而知道机器何时发生故障或纸张或墨水用完，并不是可以通过简单的计算而得知。有些售票机比其他机器更繁忙，或者在一天中的不同时间得到不同程度的使用。因此，机场决定寻找智能分析的解决方案。

他说，“通过预测分析，我们知道售票机什么时候会用完纸张，所以我们可以更快地处理。”

但他表示，“机场没有足够的资源从零开始开发自己的工具，因为我们决定不再自己构建任何东西。”

去年，该机场启用了基于Symphony Summitai云计算技术的内部IT支持购票系统，这需要几个月的时间来实现和配置机场的工作流程。

Thompson说，从一个小项目开始证明实施人工智能的一个好方法。

他说，“如果试图快速实施人工智能，那么通常不会很好地运作，因此需要每次只能完成技术的一个方面。因为欲速而不达。”

现成人工智能的兴起

Gartner公司分析师Svetlana Sicular表示，“多伦多机场管理局的经验和教训代表了大多数公司进入人工智能的行为，因为很多公司选择购买而不是构建。很明显，自己构建是行不通的。很难找到合适的人才，并且耗费资源和成本。”

与此同时，越来越多的平台供应商将人工智能嵌入到他们的系统中，使这项技术一键可用。此外，将人工智能工具构建到其平台中的供应商已经可以访问非常大的、组织良好的培训数据池。

例如，Salesforce有大量的标记和分类信息，它可以分析趋势和模式，然后为客户提供最常见或最需要的分析。供应商也从规模经济中受益。他们可以雇佣专业的人才来开发和改进自己的人工智能模型。

Sicular说“但真正关键的是数据。”

她说，“从长远来看，数据是企业机器学习的最主要的组成部门。这就是像谷歌这样的公司如此成功的原因。他们了解如何获取机器学习数据以及如何进行解析。”

相比之下，一些公司仅限于他们自己收集的数据，或者可以购买的培训数据集。

商业的人工智能工具还提供其他优势，总部位于旧金山的风险投资商General Catalyst Partners公司的常务董事，VMware前首席技术官Steve Herrod指出，与那些可以使用本土系统的员工相比，更容易找到熟悉商业工具的员工。此外，供应商还在其平台上提供免费或低成本培训。

他说，“最好是在现货供应充足的情况下使用现成的产品。随着时间的推移，我们将拥有越来越多现成的人工智能软件，将构建满足自己需求的更小、更为利基的空间。”