了解人工智能解决方案在您的业务中的价值

近年来，人工智能（AI）已进入主流业务领域，成为数字经济发展的重要途径。但是，在商业世界中，对于什么是AI及其如何对组织的数字化转型有很大的误解。通常，当我与领导团队一起制定公司的数字化转型战略时，通常会找到一些战略目标，例如“实施基于AI的解决方案以实现xx％的收入增长”或“实施AI以提高生产率和效率” 。” 这些模糊的高层战略目标表明，人们对基于AI的解决方案的功能及其如何真正为企业增加价值缺乏了解。

AI可以定义为认知过程的自动化。AI解决方案的应用以多种方式为组织提供支持，包括冗余活动的自动化，数字化流程以及对数据（特别是大型数据集）的快速分析，以及组合不同的数据集以获得有助于决策的快速见解和知识。此外，人工智能解决方案可在原本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访问点扩展超个性化的客户交互和支持。

推动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性重新设计。人工智能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，从而加快洞察力并改善决策。但是，组织通常会遇到一些阻碍AI实施的障碍。

商业领导者不应将AI解决方案视为一项技术实施，而应专注于其功能以及可从其实施中获得的潜在业务价值。例如，通过机器人过程自动化（RPA）对过程进行数字化可以为公司的运营环境带来显着的生产力或效率结果。基于AI的解决方案还具有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获得深入的见解，或者快速组合大型数据集以得出智能的见解。

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。这并不意味着要获得构建解决方案的技术知识，而是要获得有关它是什么以及如何在公司中实施的实用知识。这包括了解AI（认知过程的自动化），机器学习（一种实现AI的方法，该方法教计算机无需执行显式编程即可执行数据任务的能力）和深度学习（一种用于实现机器学习的专门技术）之间的区别。这些术语在业务环境中经常可互换使用，但具有不同的含义和含义。在我们当前的数字环境中，知识已经民主化，

如何在企业中部署AI解决方案

任何组织在AI解决方案部署中的起点都是评估组织当前的数字成熟度，包括现有技术前景和可靠，可验证的数据源的可用性。人工智能系统的核心是数据，这成为部署AI解决方案的先决条件，尤其是对于任何形式的数据分析应用程序而言。

一种更简单的方法是从市场上已经存在的现成解决方案开始，以提高回报率并使公司熟悉基于AI的系统。例如，由AI和机器学习提供支持的复杂聊天机器人或虚拟助手已展示出能够显着提高客户参与度和满意度的能力。但是，随着公司希望通过AI系统加快数字化转型的过程，至关重要的是，审查网络安全策略以评估您可能会因使用新技术功能而面临的风险。

业务领导者需要确保可以使用合适的人员和技能来定义，实施和维护已部署的AI系统。所需的角色和功能是根据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，那么雇用必需的功能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，则可能只需要具有API技术知识并与现有系统（内部或外部资源）具有连接性的人员。此外，还有许多外部平台可以加速对AI技能和功能的访问。

应当将AI视为组织数字化转型过程的一部分，并且仅在对您要实现的业务目标有意义时才实施AI。