人工智能实施的 11 个步骤 比以前好 10 倍

为了最大限度地发挥有关您的业务、市场和竞争对手的见解的价值，您需要以智能、创造性、实验性、渐进式和基于团队的方式专注于 AI 实施。

人工智能作为一种可行的技术正在迅速发展，它能够支持和促进关键业务运营。 然而，从人工智能中产生企业价值需要一种有条不紊的方法来平衡人员、流程和技术。 人工智能包括机器学习、深度学习、预测分析、自然语言处理、计算机视觉和自动化。 为了评估人工智能实施可能为其业务战略和规划带来的竞争优势，公司必须首先从坚实的基础和现实的情况开始。

早期的人工智能实施并不总是一门完美的科学，它可能首先需要反复试验，从理论开始，然后是测试，最后是测量结果。 因为早期的想法很可能是错误的，所以部署人工智能的增量方法比大爆炸策略更有可能产生更好的结果。 该博客可能会帮助您避免失败并确保在您的公司中成功实施 AI。

人工智能实施的最佳方式是什么？

在为 AI 实施做好准备之前，请先问自己以下问题：

• 您是否厌倦了被海量的公司数据所淹没并想利用它来获得竞争优势但不知道如何做？
• 您想以新颖的方式利用您的业务数据来更好地了解您的客户并提高客户保留率吗？
• 您是否正在努力提高您的客户服务技能？
• 想了解更多并发现大量其他/新的资金流？

因此，第一阶段是定位和识别主要业务问题，以及了解贵公司的目标。 如果上述任何目标看起来像您，并且您有足够的业务数据来实现，请继续阅读。

对于您的业务中的 AI 实施，以下是详细指南：-

1. 收集和访问相关数据

听起来不简单吗？ 毕竟，这是实施复杂分析的最关键阶段。 只需从基础开始。

• 检查您迄今为止收集的数据——结构化或非结构化数据。
• 检查是否存在任何形式的治理。
• 确定在哪里寻找高质量数据。
• 将数据分类。

从小处着手。 不要试图跟踪所有事情。 只需集中精力收集和分析有助于您解决业务困难的事实。

2. 提高您的数据流畅度

实际的 AI 讨论需要对数据如何驱动整个过程有基本的了解。 IT 咨询公司 West Monroe 的技术总监 Penny Wand 表示：“不仅仅是工具或技术的结合，数据流畅性是一个真正的重大障碍。” 根据 Forrester Research 的 2020 年分析，90% 的数据和分析决策者将扩大使用数据洞察力视为业务目标，而 91% 的人承认实施这些洞察力是他们公司的障碍。 根据 Forrester 的说法，理解洞察力的价值和将其付诸实践之间的差距主要是由于缺乏交付业务成果所需的复杂分析能力。 “要理解这个过程并实现持续的改变，”Wand 说，“将需要高管的意识和支持。”

• 尝试将您积累的数据与公司的目标和困难联系起来。 考虑它将如何帮助您实现业务目标。
• 将数据划分为可管理的位。
• 绘制你的发现地图。
• 保持你的目标清晰，并充分利用你所拥有的。
• 了解您可以保存和使用的数据类型。 想想数据伦理。

3. 确定您的主要人工智能业务驱动力

了解您所在行业内外的其他人正在做什么以产生兴趣和激励行动对于成功使用 AI 至关重要。 在规划 AI 实施时，确定最重要的用例并评估其价值和可行性。 考虑您项目的影响者以及谁应该成为拥护者，找到外部数据源，确定如何将外部数据货币化，并创建积压工作以保持项目向前发展。

4.寻找可以获利的领域

数字化转型顾问 Kearney 的合伙人 Suketu Gandhi 主张专注于高不可预测性和高回报的业务领域。 由具有技术和数据知识的业务利益相关者组成的团队应使用指标来评估人工智能实施对公司及其员工的影响。 是时候专注于对您的公司重要的事情了。 既然您知道哪些数据至关重要以及哪些数据将帮助您实现业务目标，请密切关注它 -

• 它被保存以备将来使用。
• 不要马上花太多时间研究事情； 给它一些时间。
• 集中精力处理对您来说最重要的数据集。
• 要成功，您必须 100% 准确。

5. 评估你的内部资源

一旦确定了用例并确定了优先级，业务团队必须勾勒出这些应用程序如何与您公司的现有技术和人力资源集成。 在内部，教育和培训可能能够弥合技术技能差距，而业务合作伙伴可能能够促进在职培训。 同时，外部知识可能有助于加速有前途的人工智能实施。

6. 选择最佳人选

将巨大潜力凝聚到现实的 AI 实施中至关重要，例如发票匹配、基于物联网的面部识别、旧系统的预测性维护或客户购买行为。 “要大胆，让尽可能多的人参与到这个过程中。”

7. 尝试一个 AI 项目

人工智能、数据和业务流程专业人员团队需要收集数据、设计算法、部署科学控制的发布、分析影响和风险，以将采用人工智能的候选者转变为真正的项目。

8. 建立知识库

早期人工智能程序的成就和失败可以帮助整个公司更好地掌握这项技术。 让您的业务和流程专家与您的数据科学家合作，让人类参与其中以建立信任。 认识到人工智能实施之路始于深度数据分析和良好的老式后视镜报告，以建立知识基线。 在建立基线后，更容易理解实际的 AI 部署如何验证或反驳初始前提。

9. 逐渐扩大规模

为 AI 部署建立动力的总体过程始于适度的胜利。 渐进式的胜利可以帮助在整个企业中灌输信任，并鼓励更多的利益相关者在更强大、更成熟的基础上进行可比的人工智能实施。 算法和业务流程针对规模化发布进行了调整，并纳入日常业务和技术流程。

10、全面提升人工智能成熟度

随着 AI 计划的发展，业务团队必须优化 AI 开发、测试和部署的整个生命周期。 成熟的总体项目能力以确保长期成功的三种基本方法：-

• 构建一个现代数据平台，简化数据的收集、存储和结构化，以根据数据源的价值和企业所需的关键绩效指标进行报告和分析洞察。
• 制定组织结构，确立公司的动机并鼓励数据治理和现代数据平台的快速发展，以支持业务目标和决策。
• 创建管理客户、供应商和成员的基本数据方面所需的整体管理、所有权、流程和技术。

11.定期改进AI模型和流程

在整个系统到位后，业务团队必须确定 AI 模型和程序持续变化的可能性。 人工智能模型可能会随着时间的推移或由于流行病等突发原因而恶化。 还必须监控员工、客户和合作伙伴对 AI 部署的评论和抵制。 最后一步是让您的数据在现实生活中实时通信。 最终，创造价值并为人工智能做好准备。 检查您的数据洞察是否已转化为有用且可操作的业务洞察：-

• 要锐化您的数据，请密切关注该过程并从第一步开始。
• 确定更多使用数据技术的场景。
• 检查您是否准备好利用人工智能组件，如机器人、自然语言处理、智能自动化和预测分析。
• 为了获得更好的结果，知道何时何地使用你的算法。
• 对 AI 采取以人为本的方法，看看它如何使您的公司受益。

结论

人工智能实施过程的每个阶段都会出现问题。 将人工智能集成到任何公司都是一项重大挑战。

要做到这一点，你需要有深入的知识、大量的时间和奉献精神。 此外，与其关注人工智能如何为您的特定业务带来价值并确定最需要它的地方，不如专注于找出人工智能可以为您的特定公司增加价值的地方并确定最需要实施的地方。