如何建立企业AI卓越中心

迄今为止，人工智能的应用是有希望的。大多数公司已开始采用它。他们任命了首席分析官，聘请了数据科学家和工程师，并开始研究最初的用例。在一项针对首席分析官的调查中，FICO发现，十分之九的受访者已经开始构建AI用例的概念证明，十分之七的人已经在生产中部署了AI用例。更重要的是，从最高处就有买进：一致同意，董事会至少在某种程度上接受了AI的重要性。略超过一半的受访者表示与董事会之间保持开放的沟通渠道。

尽管如此，要充分发挥AI的潜力仍存在挑战，特别是在公司内部持续操作和扩展AI用例方面： FICO调查的首席分析官中只有四分之一建立了标准的企业明智方法为了这。超过40％的人难以在其AI用例上显示出有意义的投资回报，超过60％的人努力将新技术与遗留系统集成，而超过一半的人则因无效的变更管理而受阻。

来自现场的反馈清楚地表明有工作要做。开始并弄湿你的脚是第一步。但是，人工智能的价值将来自于在整个公司范围内对技术的实施和扩展。公司需要建立结构和流程来做到这一点，并且他们需要养成在不断积累经验的同时不断完善它们的习惯。

麦肯锡全球研究所预测，人工智能的巨大经济价值将无法平均分配。成功实施和扩展AI的公司将获得不公平的份额。

大规模利用AI的力量

我们必须在自己的组织中克服同样的挑战。我们采用AI的旅程始于大约两年半之前，成立了一个新的数据与分析办公室。当时的最初重点是为公司提供高质量的数据：将主数据作为单个事实点进行处理，将数据治理制度化，并使自助服务功能可用于整个公司的业务分析人员。根据这些数据，数据和分析办公室开始为金融，销售和售后组织开发并提供一系列商业智能工具。这些工具已经取得了巨大的成功，现已被广泛使用。

提供访问高质量数据和提供商业智能服务一直是并将继续成为关键任务。但是我们意识到，基于我们数据之上的AI用例将创造出可观的附加价值。毕竟，除非使用数据，否则数据本身不会创造价值。商业智能通过通知业务流程来使用数据，但是它不能更改业务流程。只有AI才能通过简化甚至自动化来更改业务流程。与单独的数据和商业智能相比，它具有更全面，持续创造价值的潜力。因此，数据与分析办公室最近开始执行建立AI卓越中心的任务。尽管数据和商业智能仍然是核心职责，

作为AI卓越中心的成功与获得数据和商业智能的成功截然不同。原因是AI用例已嵌入到业务流程中（并且通常会发生重大变化），而数据和业务智能却未嵌入。例如，在医疗保健中，医生依赖于基于AI的临床决策支持系统来提出诊断和治疗建议。在零售业中，AI指示每个仓库应库存多少产品，以最大程度地减少缺货事件，同时降低库存成本。在物流方面，人工智能根据预期的交通状况和天气预报优化货运路线，缩短交货时间，准时到达率和吞吐量，同时减少温室气体排放。

同样，有大量针对特定业务功能的与行业无关的AI用例。例如，在销售中，越来越多地使用AI来对机会进行评分，从而有效地确定卖方将时间花在哪些机会上。在客户支持方面，人工智能为某些故障单提供解决方案，同时无需人工干预即可解决其他故障单。在财务和会计中，机器人流程自动化可帮助自动化重复的，面向细节的任务，从而提高准确性和生产率。

不断变化的业务流程需要AI卓越中心必须开发的新功能。当我们的利益相关者采用AI用例时，他们在业务职能部门中所经历的旅程涵盖了从确定正确的机会并确定优先次序到做出购买与购买的决策以及找到合适的合作伙伴的过程。它涵盖了从组建有效的跨职能团队到开发和试用解决方案，再到将这些解决方案嵌入工作流并培训员工如何使用它们。我们的AI卓越中心必须带领我们的利益相关者端到端地完成这一旅程。

由于此旅程对于成功实施和扩展AI至关重要，因此我们给它起了一个名字：“利益相关者旅程”，类似于客户进入市场，这是我们进入市场组织的同事最优先考虑的事情。毕竟，我们的利益相关者是AI卓越中心的内部客户。

在下一篇文章中，我将更详细地说明我们为AI卓越中心培养的新功能。我将展示这些功能如何使我们成为利益相关者值得信赖的AI合作伙伴，以及他们如何创建飞轮，将一个AI用例的成功转化为整个公司的需求。