在集市上, 讲座, 事件, 书籍, 会议, 文章和, 事实上, 在任何当前的商业圈中, 人工智能（IA）的采用在企业界得到了广泛讨论. 各行各业的企业和领导者越来越相信，人工智能对保持其竞争力和市场相关性至关重要.
然而, 许多公司认识到人工智能的价值, 很少有公司真正以战略性和变革性的方式整合这种技术带来的可能性. 我们看到的, 在大多数情况下, 是小规模和低影响的试点项目, 未能捕捉到人工智能可以提供的真正价值.
公司通常有惯例, 面对任何技术新事物, 采用“试点-评估-扩展-成熟”的项目实施模型. 随着人工智能的发展，许多组织正在, 事实上, 在不同部门和活动类型中进行测试和试点, 使用相同的程序逻辑. 这些实验, 一般来说, 寻求在特定领域提高效率和生产力, 释放时间让员工能够专注于更有价值的活动. 虽然重要, 这些举措往往是有限的, 不会对商业战略产生重大影响, 很多时候, 停止大规模创造价值.
出现的问题是：为什么这些飞行员不发展成更广泛和变革性的倡议? 答案在于组织内缺乏对人工智能的战略性方法, 需要由清晰的愿景引导，并得到领导的支持 – 许多时候在董事会层面, 包容的.
如何实现人工智能的战略性使用
为了使人工智能在企业中真正具有革命性, 有必要让高管和领导重新思考这项技术在其业务背景下的角色. 这远不止于实施新软件或自动化特定任务; 这是一个重新构想流程的问题, 产品甚至整个商业模型在人工智能的视角下.
构建人工智能的领导层
其中一个主要障碍是一个更具战略性的人工智能采用是缺乏能够指导转型的领导能力. 真正推进人工智能的公司拥有能够就该技术做出明智决策的高管和顾问委员会. 专注于数据和人工智能的副总裁职位, 专门顾问和专注于创新的治理是可以加速大规模采用人工智能的一些结构示例.
文化变革和员工培训
人工智能不仅仅涉及技术, 但也包括人们. 为了使其得到广泛采用和整合, 员工理解技术如何影响他们的日常工作和行业是至关重要的. 持续培训和促进创新文化对员工感受到变革的一部分并能够积极贡献至关重要.
采用强大的数据策略
人工智能依赖数据以有效运作. 因此, 企业拥有强大且结构良好的数据战略至关重要. 这包括收集, 存储, 安全和伦理的数据处理与分析. 企业需要准备好应对大量数据，并探索机器学习和深度学习工具, 允许提取有价值的洞察.
科技巨头的例子
大型科技公司引领着人工智能的转型，并成为企业界的标杆. 一个元, 例如, 利用人工智能自动化广告流程, 最大化活动的覆盖面和效果. 另一个例子是亚马逊, 在其运营的各个环节中应用人工智能, 从产品推荐到物流管理. 这些案例说明了人工智能如何, 当以战略性方式使用时, 可以转变的不仅仅是内部流程, 但也要提升客户体验和推动财务业绩.
与战略目标相结合
为了超越临时飞行员, 将人工智能的倡议与公司的战略目标保持一致是很重要的. 人工智能应被视为一种工具，可以更高效、更有效地帮助实现这些目标. 例如, 如果一家公司希望提高客户满意度, 可以利用人工智能提供实时个性化服务或预测问题在发生之前. 人工智能应融入所有主要的组织战略规划项目中 – 资源应被分配以供使用和潜力提升.
为了大规模捕捉人工智能的价值, 企业必须克服一些共同的挑战, 作为对变革的抵制和技术复杂性. 这个过程需要结合远见卓识的领导力, 数据基础设施投资和优先考虑长期结果的战略方法.
因此, 超越基于人工智能的点对点试点项目需要企业内部的思维和结构转变, 这并不简单. 为了让人工智能不只是一次短暂的“鸡飞”, 领导者必须将其视为真正的组织变革的催化剂，并愿意投资并彻底重新构想他们的运营.
