home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #19 / NN_1992_19.iso / spool / comp / ai / 3240 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-08-27  |  4.3 KB  |  97 lines
  1. Newsgroups: comp.ai
  2. Path: sparky!uunet!decwrl!csus.edu!netcom.com!vere
  3. From: vere@netcom.com (Steven Vere)
  4. Subject: Re: AI Winter Refugees
  5. Message-ID: <fycnglj.vere@netcom.com>
  6. Date: Thu, 27 Aug 92 18:14:37 GMT
  7. Organization: Netcom - Online Communication Services  (408 241-9760 guest) 
  8. Summary: Management ignores functional AI systems
  9. References: <x+an!9a.vere@netcom.com>
  10. Lines: 85
  11.  
  12.  
  13.  
  14. The following is  an interesting response  I received by  email from a
  15. person who   would  like  to remain  anonymous  to avoid  jeopardizing
  16. his/her job.  In this text, the name of the  company has been replaced
  17. by <MC> for Major Corporation.
  18.  
  19. [begin email text]
  20.  
  21. >o what were the causes of AI Winter?
  22.  
  23.     I feel it's a combination of factors.
  24.     Here at <MC> (and this is only my opinion not <MC>'s)
  25.     what I've seen happen is that lots of money was
  26.     spent on several prototype systems, of which nearly
  27.     all worked. The problem arose when it actually came down
  28.     to using the systems. The management here has no concept
  29.     of how it runs its processes, because they're held 
  30.     responsible for money, schedules and people. Therefor they
  31.     see very little need to "fix what ain't broke." They
  32.     have also been conditioned not to take a risk. With this
  33.     kind of corporate culture, AI expert systems just couldn't
  34.     be implemented. They wouldn't take the risk, change the work,
  35.     or spend the money to implement the prototypes. Therefore
  36.     time after time the systems died on the vine. SO that
  37.     after a while it looked like a lot of money was being wasted
  38.     on a technology that didn't work. When I looked at the data
  39.     I found out the technology was working they just weren't
  40.     using it. And because of the corporate capacity for self-
  41.     delusion, the technology got the blame when it was more
  42.     the lack of any ability to implement new technologies in
  43.     the information management area.
  44.  
  45.     This brings up another problem. At least here, the corporate
  46.     culture really hampers technology transfer to occur in areas
  47.     that one can't "touch and feel" the result. ie. It's much
  48.     easier to bring in new technologies to the factory floor
  49.     that to the MIS department. Our managemenmt just doesn't
  50.     understand computers and how to handle information/knowledge.
  51.     They can't feel it, or touch it, and computers are much
  52.     too archane. In talking with my colleagues, this is a big
  53.     problem in any corporation that has an older, white male
  54.     management, like <MC>. In this kind of culture, AI systems
  55.     just don't flourish, even when used for applications they are
  56.     suited for.  It's been very frustrating to see this process.
  57.     
  58. >o alternative career paths followed by AI Winter refugees.
  59.  
  60.     Currently I'm working at a more conventional computing. It's
  61.     the pits.
  62.  
  63. The problem with the corporate culture I think is a much more
  64. important factor than most professionals realize. Once a technology
  65. gets the label of "useless" whether it's deserved or not, it's
  66. very hard to get funding. Even for reasonable projects. In US
  67. corporations the cultures are very similar to <MC>'s - no risk,
  68. short term, quick profit, "don't fix it if it ain't broke", 
  69. crisis management that will talk "quality control" but has no
  70. idea how to implement it. This kind of environment will kill
  71. AI type projects every time. It's like putting an African Violet
  72. into a desert and expecting it to grow. Therefor the projects
  73. don't work even though lots of money gets spent. Therefor, to the
  74. US corporate way of thinking, the technology was over hyped and
  75. useless. The "word" gets out to the rest of the US corporate
  76. community, and that is that.
  77.  
  78. I find it interesting that Europe is not having the same
  79. problem. I've been talking to colleagues who are finding
  80. opportunities in Frace, England, Spain, and Geramny. They
  81. systems are being used there, and jobs are more numerous.
  82.  
  83. I also find it interesting which companies are still using 
  84. this technology here in the states. They're keeping very
  85. quiet about it. They are also branching out their expertise
  86. to include Fuzzy logic, neural nets, and object-oriented
  87. computing -- often starting to combine 1 or more of these
  88. with the expert system paradigms.
  89.  
  90. [end email text]
  91. -- 
  92. ___________________________________________________________________________
  93.  
  94.   Steven Vere                                    70571.521@compuserve.com  
  95.   Boulder Creek, California                               vere@netcom.com    
  96. ___________________________________________________________________________
  97.