為了從人工智能中獲得更多收益，管理者必須改變使用技術(shù)的方式。

采用人工智能的熱情從未像現(xiàn)在這么高。首席信息官和其他高管意識到迫切需要做出轉(zhuǎn)變，即從試驗一次性的人工智能到能夠獲得強大的貫穿全組織的能力，后者是敏捷性和業(yè)務(wù)增長的來源。

埃森哲公布的一份新報告發(fā)現(xiàn)，84%的企業(yè)高管認(rèn)為必須擴展人工智能才能實現(xiàn)增長目標(biāo)，75%的人認(rèn)為，如果無法擴展人工智能，他們五年內(nèi)可能會破產(chǎn)。有76%的人承認(rèn)，就貫穿全組織擴展人工智能而論，他們遇到了困難。

他們?nèi)绾巫龀鲞@種轉(zhuǎn)變?

該研究指出了擴展人工智能的三個關(guān)鍵成功因素：企業(yè)高管帶頭做出了一系列承諾，例如部署意向式人工智能，建立強大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)并創(chuàng)建遍布整個組織的多學(xué)科人工智能團隊。

駕駛由意向式人工智能驅(qū)動的車輛

如果人工智能計劃沒有完全以業(yè)務(wù)戰(zhàn)略為基礎(chǔ)并且缺乏有助于監(jiān)督管理的治理架構(gòu)，那么這樣的計劃肯定進展緩慢。將最基本的事情做好才是本質(zhì)所在，即具備明確的戰(zhàn)略和運營模型，具備能衡量價值的責(zé)任明確且靈活的業(yè)務(wù)流程，并且具備明確的問責(zé)制和適當(dāng)?shù)馁Y金水平。

關(guān)掉數(shù)據(jù)噪音

幾乎所有接受調(diào)查的公司(95%)都一直認(rèn)同數(shù)據(jù)作為擴展人工智能根基的重要性。然而，經(jīng)過數(shù)年對海量信息進行收集、存儲和分析后，大多數(shù)組織都在為龐大的數(shù)據(jù)量以及如何清除，管理，維護和使用數(shù)據(jù)而苦苦掙扎。

各大公司必須關(guān)注關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，關(guān)注如何創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)。使用更大，更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集并同時能夠?qū)?nèi)部和外部數(shù)據(jù)集作為標(biāo)準(zhǔn)實踐進行整合的公司將更為成功。此外，使用合適的人工智能工具來管理應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，這很重要?；谠贫说臄?shù)據(jù)湖，數(shù)據(jù)工程/數(shù)據(jù)科學(xué)工作臺以及數(shù)據(jù)和分析搜索功能等在這里也都很重要。具備高度意向性，重點確保正確，高度相關(guān)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)落實到位，從而為人工智能工作提供支持，這才是本質(zhì)所在。這些公司不應(yīng)以數(shù)據(jù)為借口放慢或限制其計劃。

將人工智能視為一項團隊運動

以前可能有人認(rèn)為人工智能部署應(yīng)該完全由IT部門領(lǐng)導(dǎo)，但研究表明，要成功擴大規(guī)模，這些公司應(yīng)貫穿全組織部署多學(xué)科團隊。這些團隊?wèi)?yīng)該有這些專家組成：數(shù)據(jù)建模師、機器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)工程師和人工智能工程師、可視化專家、數(shù)據(jù)質(zhì)量和訓(xùn)練方面的專家以及其他專家。

盡管首席信息官仍可以在確保這些團隊獲得高層的明確支持并與最高管理層的愿景保持一致方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，但更為重要的是要不要僅靠一人之力來推動人工智能方面的工作。在組織中安插人工智能專家可以加快文化和行為方面的變革。只要這些組織確保員工全面了解人工智能的本質(zhì)及其在日常工作中的應(yīng)用，它們在人工智能擴大規(guī)模時則更樂于采納人工智能。

各行各業(yè)的公司都在使用人工智能來改變其工作方式。成功擴展人工智能使公司受益良多，如客戶體驗得到改善，工人的生產(chǎn)力得到提高等等。如果人工智能成了眾望所歸的工具，你就能確保人工智能成為業(yè)務(wù)增長的基石。