继续在企业中采用人工智能(人工智能):麦肯锡公司最近进行的全球人工智能调查中,超过一半(58%)的受访者表示,他们的组织已将至少一项人工智能功能嵌入到至少一项功能的流程或产品中或业务部门,比2018年的47%有所增长。所有行业的增长均据报道。麦肯锡的数据显示,此外,将近三分之一(30%)在跨多个业务部门和职能的产品或流程中使用人工智能。
但是,正如麦肯锡等公司的研究指出的那样,一些组织在扩展人工智能计划方面走得更远。
成功的人工智能团队要做的8件事
在人工智能方面取得成功的团队有哪些可以被其他人效仿以推动他们的努力?以下是要考虑的8种习惯:
1.有明确的策略
麦肯锡(McKinsey)认为这些组织是人工智能的佼佼者,他们对扩展人工智能的计划进行了认真的考虑,并且更有可能解决诸如业务调整和数据等关键问题。来自人工智能高性能企业的受访者中有近四分之三(72%)表示其公司的人工智能战略与他们的企业战略保持一致,而其他公司的这一比例为29%。同样,有65%的高绩效公司表示拥有清晰的数据策略来支持和支持人工智能,而其他公司只有20%。
2.采取多学科的方法
EarleyInformationScience首席执行官SethEarley说,要想在人工智能计划上取得成功,组织就必须建立由来自多个学科的代表组成的工作团队。
例如,沃达丰(Vodafone)试图通过寻找“认知工程师”来增强其人工智能能力。“问题是认知工程师是一个新的工作角色,市场上没有一个,”Earley说。“相反,他们通过组建一个由数据科学家和程序员(显然)以及语言学家,信息架构师,用户体验专家和业务主题专家组成的团队来建立自己的团队。”
所需技能的特定组合将根据人工智能的风格而变化。Earley指出:“例如,预测分析可能不需要语言学家。”
3.采用更多案例
凯捷公司人工智能和分析副总裁DanSimion表示:“寻求实施人工智能解决方案的公司需要确保自己不受自身创造力的限制。”他建议人工智能团队为解决方案考虑尽可能多的业务用例。Simion说,“虽然可能有组织先前实施过的具有人工智能功能的用例的例子,但可能还有其他从未想到的用例。如果适当地满足独特的业务需求,他们可以立即解决组织的紧迫问题。”
投射大量用例可以确定新的启用人工智能的解决方案可能走多远-并帮助组织确定哪些用例将提供最快的回报。Simion说:“如果排序正确,最初的用例可以带来立即的投资回报,有助于在计划进行过程中为未来的用例自筹资金。”
4. 个性化体验
Earley解释说:“成功的人工智能项目可以对用户的实际需求进行建模,并通过与用户,观察和过程映射的实际工作会议来确定。“这些需要具体且可测试。”
早期说,基于通用用例(例如“个性化客户体验”)构建的人工智能系统将无法测试,除非它们指定了用户的详细信息,场景以及确切的个性化内容和个性化体验是什么样子。
5.专注于价值证明而不是概念证明
Simion说,在实施人工智能之前,成功的人工智能团队将与业务利益相关者合作,以弄清人工智能支持的解决方案将影响哪些KPI,它将解决哪些问题以及它将为组织节省或盈利多少。
聪明的人工智能团队通过可信赖的财务主管或职能来验证任何可量化的结果,Earley说。他说:“包括合适的人一起骑行并帮助量化收益(或相信ROI计算)将确保认真考虑业务影响措施。”“风险是无法实现收益,但最好早知道。”
对于那些工作更为基础(没有直接ROI)的项目,重点应该放在验证初始投资和最终产生ROI的应用程序之间的链接上。
6.获得高管赞助
在组织中具有信誉和影响力的执行发起人的积极参与对于战略性人工智能计划至关重要。“向企业传达的信息是,如果没有赞助商参与并且让人们对结果负责,那么该项目就没有那么重要了。”Earley解释说。
获得高层支持的关键是证明其对业务的积极影响。Earley说:“计划越彻底(降低风险),就越有可能获得强大的赞助商,而该赞助商会冒着政治资金来进行此类项目的风险。”“我看到赞助商拒绝了资助的项目,因为即使许多利益相关者都希望前进,他们也不愿承担失败的风险。”
7.优先务实
人工智能具有巨大的变革潜力,但成功的人会专注于基于组织在其人工智能旅程中所处位置有意义的现实,实际用例。Simion说:“为确保您的支持人工智能的解决方案能够成功部署,尤其是在当前商业环境中,其中许多企业面临预算限制,从公司内部主要利益相关者那里获得高管的支持非常重要。
可能会有持续的计划从中进行构建和扩展,或者有新的项目合乎逻辑且合理地完成。通过展示可以通过快速部署实时地实现的业务成果,您不仅将获得您所寻求的高层管理人员的赞助,而且还可以让其他员工在目睹收益的同时增强他们的能力。”
8.专注于用户采用和体验
Simion说:“目标是使组织中的每个人都能够实时提取见解,因此找到使解决方案易于使用和可用的方法很重要。”成功的人工智能团队会投资于变更管理专家和流程。人工智能的成功主要在于获得认可并确保用户信任系统输出。社交,教育和持续的用户参与至关重要。”
编辑:lyn
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