在下面的Q&A中，IBM公司的Seth Dobrin探讨了如何提高企业用户对机器学习和AI项目的兴趣，以及如何帮助毫无经验的用户启动这些项目

很多IT企业正在开展机器学习和AI项目，或者计划这样做。但很多企业很难提出第一个用例，或者难以合理安排技术和人力资源以确保投资回报率。而IBM Analytics副总裁兼首席数据官Seth Dobrin的工作就是帮助企业用户解决这些难题。Dobrin同时也是IBM公司新成立数据科学精英团队的负责人，在本文中，他分享了他的团队在初期工作（超过30名客户）中获得的经验和观察到的情况。

企业用户在开展首个AI或机器学习项目的过程中，最令你惊讶的事情是什么？

Seth Dobrin：令我惊讶的一件事情是，大多数企业会聘请一批数据科学家，并让他们去做一对“数据科学”的东西。他们不会制定战略或者提出价值主张，他们也不知道如何在企业环境中如何让数据科学可操作化。

相比之下，制造业企业就不会购买没有投资回报率的新设备。我担心的是，在两年内，这些公司会说“我们已经投资到数据科学中，而我们没有从中获得任何价值”。我的部分工作就是帮助他们创造价值主张并围绕它来制定策略。

你如何开始这个过程？

Dobrin：我们通过我们的方法来指导他们确定特定用例，然后将其分解成组件模型。大多数值得做的用例都不是单一模型，而是由很多模型组成。然而，我们以灵活的方式为这些模型构建他们需要的东西。在最后阶段（这没有超过90天），我们会给他们留下工作模型。但更重要的是我们已经教会他们如何在企业环境开展基于数据科学的项目。

当你们与企业用户共同确定用例后，IBM会为此提供哪些工具？

Dobrin：在90天中，客户可免费使用我们的产品和服务。我们的数据科学平台（Data Science Experience Local）可部署在任何云中，包括亚马逊和谷歌的云服务。我们在IBM云端还有Watson Studio。根据客户的用例，我们会教他们如何使用这些工具。

对于时间更短的更先进的客户，我们会向他们展示我们工具的增值功能，例如部署API的能力，以及自动训练其模型，而不必花费数据科学家的时间。我们还向他们展示了所有协作功能，让他们可自动连接到数据，以及在不必编写代码的情况下进行数据探索。

在与你们合作开展AI项目时，企业必须使用哪些工具，特别是对于还不是IBM Cloud用户的企业？

Dobrin：他们必须接受培训，以学习如何访问平台–他们可免费使用90天。同时，他们还需要提供硬件让我们可安装软件，以及让我们可开展工作。有些用户看到我们的平台为他们的产品或者对他们可能购买的现成组件增加了很多价值。

那么，你们会一直会用户在一起，直到他们退出第一个基于AI或机器学习的产品吗？

Dobrin：是的，我们相信我们可在90天内做到这一点。只要他们安排一个小组与我们合作，我们就会有很好的蓝图来实现这一目标。我们对客户的一项要求是，他们必须至少匹配我们的资源。在实际工作中，我通常会指派三四个人参与。开始客户会增加三到四名员工，但很快他们又会安排更多人员，我们认为这是我们给他们增加价值的标志。

通常来说，客户对哪种用例最感兴趣？

Dobrin：我们的客户包括开展石油勘探的石油公司、希望优化销售力量的零售商以及寻求简化制造工艺的制造商等。一般来说，我们会帮助他们构建机器学习或决策优化解决方案，以便他们可以构建预测或规范模型以添加到他们的流程。我们不会对他们的软件进行物理部署，而只是提供API。如果他们想要他人来进行部署，我们会向他们推荐IBM的服务团队。

你们是否会需要企业用户有熟练账户AI和机器学习的人员吗？你通常看到企业有足够多这样的人员吗？

Dobrin：我们更希望看到用户的数据科学团队在编程语言方面有一定能力。我们认为数据科学的未来与Python密切相关，所以我们真的很喜欢懂Python的人。数据科学不是你可以快速教导人的东西，这起码需要三个月以上的时间。