人工智能业务战略

生成AI突然在每个人的雷达,但是一些组织已经有了丰富的经验和成功部署人工智能技术的跨多个业务单元和过程。Gartner的研究显示这些成熟的AI组织代表目前只有10%的那些尝试人工智能,但是准GenAI采用者可以从他们身上学到很多东西。

生成AI有可能从根本上改变现有的经济和社会框架,互联网和早期创新如电。你的业务面临的问题是人工智能将如何支持企业野心和动力更强的结果。

部署好了,GenAI将成为竞争优势和区别,建筑的能力AI一般自动重复和单调乏味的任务和产生新的见解,思想和创新与预测分析,机器学习(毫升)和其他人工智能方法。

生成人工智能可以显著影响股东价值创造新的和破坏性等机会来推动企业目标:

• 增加收入。AI将帮助企业更快地创建新产品。制药、医疗和制造业(CPG、食物和饮料、化工和材料科学)将成为爱一行业开发新药物,更低毒的家用清洁剂,新颖的味道和芳香剂,新合金,更快、更好的医疗诊断。
• 创造更大的客户互动。通过扰乱现有价值链和商业模式,使组织能够创建和分发内容直接消费者,从而绕过传统的中介机构如出版商和经销商,生成人工智能可以提高客户互动。
• 降低成本,提高生产率。GenAI功能可以简化流程和加速的结果,不管是通过增加工作人员的努力(如汇总、简化和分类内容),生成软件代码或优化聊天机器人的性能。GenAI也可以使用以前未使用(因此浪费)数据。

政府法规和框架在人工智能开始出现,所以要注意具体规定在相关司法辖区。随着人工智能的使用引发关于道德和责任的问题,新规定可能会在回应公众对人工授精技术的情绪转变。一般来说,准备风险的主要类型,包括:

1. 监管。人工智能带来法律风险由潜在的开放组织对受版权保护的法律诉讼或受保护的内容,信息和数据。法规变化快,所以要注意的地方和管辖权AI法规以确保你保持符合管理政策。也为特定于行业的规定看,比如在生命科学和金融服务。

2. 声誉。人工智能可以放大偏见和创建一个“黑盒”——一个AI系统没有用户对输入和操作的可见性。供应商不提供透明度对训练数据集风险伤害输出。未经测试的人工智能服务还可以通过贫困带来的风险决策和/或执行任务。组织需要构建健壮的护栏,防止损失的知识产权或客户数据,以构建或购买生成人工智能服务。

3. 能力。人工智能需要一组独特的技能,必须通过upskilling有意采购现有的人才或从学术界或创业。技能提示等领域工程和负责任的AI将在短期内不断增长的需求。

AI威胁和妥协(恶意或良性)是连续的和不断发展的,所以设置原则和政策AI治理、诚信、公平、可靠性、健壮性、有效性和隐私。组织不更可能经历- AI结果和漏洞。模型不会如期执行,会有安全和隐私失败,财务和声誉损失,伤害人。

Gartner AI TRiSM(信任、风险和安全管理)框架的解决方案,包括技术和过程模型的可解释性和explainability隐私,模型操作和敌对攻击阻力为其客户和企业。我们提倡站着一个跨职能,专门小组或工作小组,包括法律、合规、安全、数据分析团队和业务代表,从每一个AI倡议获得最好的结果。

新工具像ChatGPT涡轮增压对AI的潜力,但捕捉他们的价值,管理人员需要更广泛的商业价值,风险,人才和投资重点和准备潜在破坏现有的商业模式和策略。

迄今为止,人工智能产生业务价值很大程度上是一次性的解决方案。获得更多价值,包括GenAI计划,业务流程可能需要深变化;新技能、角色和组织结构;和新的工作方式。未能改变可能会减少你确定你抓住机遇的能力。

在地图上标出你的组织将如何转换过程和系统和upskill GenAI成为融入日常工作。注意和一般的方式部署AI将长期成功的区别和潜在的灾难。

在选择用例人工智能,包括那些使用GenAI,业务涉众应该能够清晰地表达出他们希望实实在在的业务价值的问:

• 企业试图解决什么问题?

• 这项技术的主要消费者是谁?

• 人工智能技术业务流程将举办什么?

• 的主题专家从业务线可以指导发展的解决方案吗?

• 如何实现技术测量的影响?

• 技术的价值将如何监控和维护?和谁?

从事综合人工智能策略首先和其组件技术试验,使前后颠倒。

遵循以下五个步骤引入人工智能技术:

1. 用例:建立一个投资组合的有效的、可衡量的,很快就可以解决的用例。

2. 技能:组装一套人才相关的用例。

3. 数据:收集适当的数据选择相关的用例。

4. 技术:选择人工智能技术与用例,技能和数据。

5. 组织:结构积累的专业知识和人工智能技术。

这五步公式是一个战术方法的引入人工智能技术,有利于快速价值的视角。这不是一个战略,长期前景。

步骤1 -用例识别最有价值的目标应具体改进项目加上切实的业务成果。可行性是至关重要的。

通常,回报更高风险高和可行性低,但项目不可能完成与可用技术和数据不值得追求无论明显的商业价值。

AI非常数据密集型,您可以使用GenAI没有将应用程序集成到数据堆栈,你不会好好利用人工智能没有启用数据策略。

清晰的数据管理和治理需求,例如对数据质量的期望和信任,降低数据采集成本,帮助您发现和捕获的数据需要启动你的AI。

还看到:“任何数据和分析战略的关键成功因素”、“现代化数据管理来增加价值和降低成本”和“成为一个数据驱动的组织”。