人工智能的基礎(chǔ)

Gartner 將人工智能定義為應(yīng)用先進(jìn)的分析和基于邏輯的技術(shù)（包括機(jī)器學(xué)習(xí)）來解釋事件、支持和自動(dòng)化決策,，并采取行動(dòng),。

人工智能的常見定義側(cè)重于自動(dòng)化，因此通常無法明確 IT 和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者可用的機(jī)會(huì),。人工智能是一種模仿人類表現(xiàn)的技術(shù),，通常是通過從中學(xué)習(xí)。

“ 尋找可以增加人際互動(dòng)或?qū)I(yè)知識(shí)的關(guān)鍵業(yè)務(wù)點(diǎn) ”

人工智能最常見的錯(cuò)誤是專注于自動(dòng)化,，而不是增強(qiáng)人類決策和交互,。如果 CIO 只關(guān)注通過 AI 進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，他們就會(huì)錯(cuò)過實(shí)現(xiàn)更大個(gè)性化和差異化的隱藏機(jī)會(huì),。人工智能可以增強(qiáng)人類,，因?yàn)樗梢詫?duì)信息進(jìn)行分類，并以比人類自己完成的速度更快,、數(shù)量更多的方式進(jìn)行預(yù)測(cè),。

CIO 應(yīng)該尋找關(guān)鍵的業(yè)務(wù)點(diǎn)，在這些點(diǎn)上,，人際互動(dòng)或人類專業(yè)知識(shí)可以增加價(jià)值,。他們應(yīng)該找到在大量數(shù)據(jù)中體現(xiàn)這種價(jià)值的例子，尤其是在數(shù)據(jù)包括他們希望影響的結(jié)果的情況下——客戶互動(dòng)記錄客戶的體驗(yàn)是否積極,，購買者是否將商品添加到購物車,，或者是否發(fā)現(xiàn)制動(dòng)盤磨損了預(yù)測(cè)的量,。然后他們應(yīng)該考慮人工智能如何增強(qiáng)這些努力以創(chuàng)造更多價(jià)值。

潛在用例

人工智能技術(shù)涵蓋了跨行業(yè)的廣泛潛在用例,。通常,，常見的 AI 應(yīng)用程序會(huì)實(shí)時(shí)分析上下文交互數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)。

以下是下一代用例示例：

• 零售：使用本地機(jī)器人將要求的物品（例如,，不同尺寸,、顏色）帶給在更衣室等候的消費(fèi)者。  
• 銷售：轉(zhuǎn)錄和分析在線銷售會(huì)議和電話,，并將銷售電話濃縮為可操作的摘要,。
• 財(cái)務(wù)：利用人工智能技術(shù)增強(qiáng)報(bào)稅員的專業(yè)知識(shí)，以優(yōu)化每位納稅人的納稅申報(bào)表,。算法處理客戶對(duì)問題的回答,，文本分析師查看法律和監(jiān)管變化。
• 安全性：基于智能圖像分析,，監(jiān)控視頻源以檢測(cè)潛在或?qū)嶋H安全事件,、確定其優(yōu)先級(jí)并發(fā)出警報(bào)。
• 緊急服務(wù)：急救人員可以更快地識(shí)別受害者,，從而加快醫(yī)療信息和急救的檢索速度。

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評(píng)估 AI 成熟度

通常,，人工智能用于增強(qiáng)現(xiàn)有的應(yīng)用程序和流程,。例如，它可能會(huì)自動(dòng)執(zhí)行決策或?qū)?fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,。這兩個(gè)例子傳統(tǒng)上都需要人工干預(yù),，因此會(huì)增加成本。但人工智能使企業(yè)能夠加速這一過程,。

要制定戰(zhàn)略,，請(qǐng)根據(jù) AI 成熟度模型衡量您的組織。該模型可用作框架,，以確定您的組織處于潛在增長曲線的哪個(gè)位置,，與管理層溝通并決定需要采取哪些步驟。無論您的組織在地圖上的哪個(gè)位置以及它必須走多遠(yuǎn),，請(qǐng)確保策略具有高度適應(yīng)性,，并有足夠的實(shí)驗(yàn)空間。

在 AI 模型上選擇一個(gè)位置

AI 很復(fù)雜,，許多企業(yè)仍在研究如何實(shí)施該技術(shù)并從中獲取價(jià)值,。組織可以處于成熟度模型的任何位置，大多數(shù)目前處于意識(shí)階段,，少數(shù)處于轉(zhuǎn)型階段,。

1. 意識(shí)：關(guān)于人工智能的對(duì)話正在發(fā)生,，但不是以戰(zhàn)略方式進(jìn)行的，也沒有進(jìn)行任何試點(diǎn)項(xiàng)目或?qū)嶒?yàn),。
2. 活躍：人工智能出現(xiàn)在概念驗(yàn)證和可能的試點(diǎn)項(xiàng)目中,。關(guān)于人工智能的會(huì)議側(cè)重于知識(shí)共享和標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)話的開始。
3. 運(yùn)營：至少有一個(gè) AI 項(xiàng)目已進(jìn)入生產(chǎn)和最佳實(shí)踐,，并且企業(yè)可以使用專家和技術(shù),。AI 有執(zhí)行發(fā)起人和專門的預(yù)算。
4. 系統(tǒng)性：所有新的數(shù)字化項(xiàng)目至少要考慮人工智能,，新產(chǎn)品和新服務(wù)都嵌入了人工智能,。流程和應(yīng)用程序設(shè)計(jì)人員了解該技術(shù)。人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序在組織內(nèi)和整個(gè)業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中高效交互,。

克服人工智能障礙

當(dāng)被問及人工智能的主要障礙時(shí),，企業(yè)提到了尋找用例和定義戰(zhàn)略、安全/隱私,、風(fēng)險(xiǎn)和集成復(fù)雜性,。近三個(gè)組織中的兩個(gè)將尋找起點(diǎn)作為關(guān)注點(diǎn)。

在考慮預(yù)期的 AI 項(xiàng)目時(shí)間表與實(shí)際項(xiàng)目時(shí)間表時(shí),，這會(huì)進(jìn)一步發(fā)揮作用,。大多數(shù)組織都計(jì)劃在兩年內(nèi)啟動(dòng)一個(gè) AI 項(xiàng)目。但是,，超過初始規(guī)劃過程的組織估計(jì)需要四年時(shí)間,。

組織需要為 AI 項(xiàng)目設(shè)定切合實(shí)際的時(shí)間表，并確保推進(jìn)流行技術(shù)的愿望不會(huì)推翻現(xiàn)實(shí)的缺點(diǎn)和計(jì)劃,。除了其他后勤和戰(zhàn)略挑戰(zhàn)之外,，炒作本身也可能是一個(gè)問題。

“人工智能項(xiàng)目因其范圍和受歡迎程度,、對(duì)其價(jià)值的誤解以及所接觸數(shù)據(jù)的性質(zhì)而面臨獨(dú)特的障礙”

此外,，很難確定 AI 項(xiàng)目的投資回報(bào)率，因?yàn)榇蠖鄶?shù)組織在此過程中還為時(shí)過早,，無法看到任何回報(bào),。大多數(shù)投資回報(bào)將體現(xiàn)在降低成本和提高效率上，因?yàn)檫@就是目前使用 AI 的方式,。但是,，隨著企業(yè)對(duì) AI 的期望和項(xiàng)目不斷發(fā)展，該技術(shù)將逐漸成熟,，從而產(chǎn)生更多變革性和戰(zhàn)略性影響,。

“人工智能項(xiàng)目因其范圍和受歡迎程度、對(duì)其價(jià)值的誤解,、所接觸數(shù)據(jù)的性質(zhì)以及文化問題而面臨獨(dú)特的障礙,，”安德魯斯說,。“為了克服這些障礙，CIO 應(yīng)該設(shè)定切合實(shí)際的期望,，確定合適的用例并創(chuàng)建新的組織結(jié)構(gòu),。”