在早期，IBM的竞争优势是它与财富500强公司的长期关系。IBMWatson作为一家咨询公司有效运作，该公司与公司签订高价值合同，为特定的商业案例实施Watson技术。不幸的是，IBM正在努力弥合客户需求与自身技术能力之间的差距。
杰弗瑞从IBMWatson和MDAnderson之间的合作关系的审计中提取出来，作为IBM扩展Watson的更广泛问题的案例研究。MD安德森(Anderson)在华生(Watson)的一个项目上浪费了6000万$，但最终被认为“尚未准备好用于人类研究或临床应用”，从而切断了与IBM的联系。
医学博士安德森噩梦并不是独立存在的。我经常从AI空间的初创企业创始人那里听说，他们自己的金融服务和生物技术客户与IBM有类似的工作经验。
叙述不是任何单一故障的产物，而是过度炒作营销、深度学习和GPU操作不足以及密集的数据准备需求的结果。
如果职位招聘是任何迹象，IBM在雇用机器学习开辟人员方面没有跟上其他技术公司的步伐。在深度学习领域，事情似乎显得尤为死气沉沉，IBM的招聘对苹果和亚马逊来说似乎是贫血的-让我们说实话，如果谷歌、微软和Facebook被添加到这张桌子上，事情会变得更糟。
杰弗里斯的报告中提供的信息既不是新的，也不是开创性的，但这是一个强烈的信号，表明华尔街开始更加紧密地关注IBMWatson面临的挑战。我已经听取了我在IBM盈利电话中的公平份额，很明显，市场过于关注短期增长，而不够关注长期技术或战略可持续性。
似乎完全合理的是，IBM像火箭一样冲出大门，在一个几乎无菌的人工智能市场，出售给CTO和新任命的首席数据官，只是足够的焦虑打开支票簿。但现实是，人工智能不是一个无定形的黑洞，它汲取非结构化数据以产生洞察力。一个坚实的数据管道和特定领域对手头AI业务问题的理解是表最小值。
在当今人工智能第一世界，机器学习平台是一毛钱，而像谷歌和亚马逊这样的科技巨头则在各自的云生态系统中投入数十亿美元。
