企业中的人工智能解决措施

近年来，人工智能（AI）作为推进数字经济的关键途径已进入主流商业领域。然而，商业界对人工智能是什么以及它如何促进组织的数字化转型仍然存在严重的误解。通常，当我与公司的领导团队合作制定数字化转型战略时，发现诸如“实施基于人工智能的解决方案以实现 xx% 的收入增长”或“实施人工智能以提高生产力和效率”等战略目标并不少见。”这些模糊的、高层次的战略目标暴露出对基于人工智能的解决方案的能力以及它如何真正为企业增加价值缺乏了解。

 

人工智能可以定义为认知过程的自动化。人工智能解决方案的应用以多种方式为企业提供支持，包括冗余活动的自动化、流程数字化以及数据的快速分析，尤其是大型数据集，以及组合不同的数据集以获得有助于决策制定的快速洞察力和知识。此外，人工智能解决方案可在相对不灵活的传统业务环境中实现可扩展性。例如，通过聊天机器人和虚拟助手等数字接入点来扩大超个性化的客户互动和支持。

 

根据麦肯锡公司 2020 年的一项调查，很多公司正在使用人工智能作为创造价值的工具，这些公司计划在人工智能上投入更多，以应对新冠肺炎疫情及其对所有数字化事物的加速。然而，Gartner 最近的一份报告发现，只有 53% 的公司能够将他们的 AI 概念转移到生产中。

 

数字化转型的催化剂

 

数字化转型是对组织及其价值链的结构重新设计。 AI 系统是数字化转型的催化剂，可实现自动化、优化以及智能使用数据，以加速洞察和改进决策。然而，企业通常面临一些阻碍 AI 实施的障碍。

 

企业领导者不应将 AI 解决方案视为一种技术实施，而应关注其功能以及可从其实施中获得的潜在商业价值。例如，通过机器人流程自动化 (RPA) 实现流程数字化可以为公司的运营环境显著提高生产力或效率。基于人工智能的解决方案还创造了扩大和缩小业务环境的潜力，例如通过数字渠道实现超个性化客户交互和大规模支持的能力。此外，人工智能解决方案可以从大数据源中获得深入洞察，或快速组合大数据集以获得智能洞察。公司可以利用社交媒体和 CRM 数据来识别新的客户群或识别适应不断变化的客户偏好的动态产品或服务包。

 

要了解 AI 系统对企业的功能和价值，高管首先需要了解什么是 AI 解决方案。这并不意味着获得构建解决方案的技术知识，而是获得它是什么以及如何在公司中实施的工作知识。这包括了解 AI（认知过程自动化）、机器学习（一种实现 AI 的方法，它教会计算机使用数据完成任务的能力，无需显式编程）和深度学习（一种实现机器学习的专门技术）。这些术语在商业环境中经常互换使用，但具有不同的含义和含义。在我们当前的数字环境中，知识民主化，高管可以随时随地从可靠的来源轻松访问更多关于人工智能系统的信息。

 

 

任何组织部署 AI 解决方案的起点都是评估组织当前的数字化成熟度，包括现有技术格局和可靠、可验证数据源的可用性。 AI 系统的核心是数据，这成为 AI 解决方案部署的先决条件（尤其是对于任何形式的数据分析应用程序）。

 

一种更简单的方法是从市场上已有的现成解决方案开始，以推动更快的回报并使公司熟悉基于人工智能的系统。例如，由人工智能和机器学习驱动的复杂聊天机器人或虚拟助手已经证明能够显着提高客户参与度和满意度。然而，随着公司希望通过人工智能系统加速数字化转型之旅，审查网络安全战略以评估您可能因新技术能力而面临的风险至关重要。

 

企业领导者需要确保有合适的人员和技能来定义、实施和维护部署的 AI 系统。所需的角色和能力是根据您要实施的解决方案策略定义的。如果您的组织想要建立一个用于内部数据分析的 AI 系统，招聘所需的能力对于确保数据隐私和机密性至关重要。但是，如果您的公司决定为所需的 AI 解决方案创建 API 链接，您可能只需要具备 API 技术知识和与现有系统（内部或外部资源）连接的人员。此外，还有许多外部平台可以加速获取 AI 技能和能力。

 

人工智能应该被视为您公司数字化转型之旅的一部分，只有当它对您想要实现的业务目标有意义时才实施。