CIO的人工智能指南

人工智能的基础知识

Gartner将AI定义为应用先进的分析以及基于逻辑的技术，包括机器学习，来解释事件，支持和自动化决策，并采取行动。

人工智能的常见定义集中在自动化上，因此，往往无法清楚地说明IT和业务领导者可获得的机会。人工智能是一种模拟人类行为的技术，通常通过向人类学习来实现。

“寻找关键的业务点，在那里人类交互或人类专业知识可以增加价值”

人工智能最常见的错误是专注于自动化，而不是增强人类的决策和互动。如果首席信息官只关注通过人工智能进一步实现自动化，他们就会错过潜在的更大机遇个性化和分化。人工智能可以增强人类的能力，因为它可以对信息进行分类，并比人类自己更快、更大规模地进行预测。

cio应该寻找的关键业务点在那里，人类的互动或人类的专业知识增加了价值。他们应该找到这样的例子，这些价值体现在大量的数据中，特别是当数据包含了他们希望影响的结果时——客户交互记录了客户的体验是否积极，购买者是否向购物车中添加了一件商品，或者刹车盘的磨损是否达到了预期的数量。然后，他们应该考虑人工智能如何增强这些努力，创造更多价值。

潜在的用例

AI技术涵盖了各行各业广泛的潜在用例。通常，常见的AI应用程序会结合历史数据实时分析上下文交互数据。

下面是用例的下一代示例:

• 零售:使用现场机器人为在试衣间等候的顾客提供所需的物品(例如，不同尺寸、颜色的物品)。
• 销售:记录和分析在线销售会议和电话，并将销售电话浓缩成可执行的摘要。
• 财务:利用人工智能技术增强税务准备人员的专业知识，为每个纳税人优化纳税申报表。算法处理客户对问题的回答，文本分析师查看法律和监管变化。
• 安全:基于智能图像分析，监控视频feed以检测、优先级和警报潜在或实际的安全事件。
• 应急服务:急救人员可以更快地识别受害者，加速检索医疗信息和急救。

阅读更多:如何为人工智能构建商业案例

评估AI成熟度

通常，人工智能用于增强现有的应用程序和流程。例如，它可以自动化决策或对复杂数据进行分类。这两个例子传统上都需要人工干预，因此增加了成本。但人工智能使企业能够加快这一过程。

要建立策略，请根据AI成熟度模型对组织进行度量。这个模型可以作为一个框架来确定您的组织在潜在增长曲线上的位置，与管理层沟通并决定需要采取什么步骤。无论您的组织在地图上的哪个位置，以及它需要走多远，都要确保策略具有高度的适应性，并有足够的实验空间。

在AI模型上选择一个点

人工智能是复杂的，许多企业还在研究如何实现该技术并从中获得价值。组织可以位于成熟度模型的任何位置，大多数组织目前处于感知阶段，少数处于转换阶段。

1. 意识:关于人工智能的讨论正在发生，但不是以战略的方式，也没有试点项目或实验在进行。
2. 活动:人工智能正在概念验证和可能的试点项目中出现。关于AI的会议专注于知识共享和标准化对话的开始。
3. 操作：至少有一个AI项目已经转化为生产和最佳实践，企业可以接触到专家和技术。人工智能有一个执行赞助商和专门的预算。
4. 系统:所有新的数字项目至少都考虑到AI，新产品和新服务都嵌入了AI。流程和应用设计的员工了解技术。人工智能驱动的应用程序在组织内部和跨业务生态系统进行有效交互。

克服人工智能障碍

当被问及人工智能的最大障碍时，企业援引了调查结果用例定义战略、安全/隐私、风险和集成复杂性。近三分之二的组织表示，找到一个起点是他们关心的问题。

当考虑预期AI项目时间表和实际项目时间表时，这种情况会进一步显现。大多数组织在启动人工智能项目时都计划在两年内启动该项目。然而，通过初步规划过程的组织估计将需要四年时间。

组织需要为AI项目设定现实的时间表，并确保推动流行技术的愿望不会推翻现实的缺点和计划。炒作本身可能是一个问题，此外还有其他后勤和战略挑战。

“人工智能项目面临独特的障碍，因为它们的范围和受欢迎程度，对其价值的误解，以及它们接触的数据的性质。”

此外，很难确定一个AI项目的ROI，因为大多数组织都处于过程的早期，看不到任何回报。大部分的投资回报率将体现在成本的降低和效率上，因为这就是人工智能目前的使用方式。然而，随着企业对AI的期望和项目的发展，该技术将变得更加成熟，产生更多的变革和战略影响。

“人工智能项目面临独特的障碍，因为它们的范围和受欢迎程度、对其价值的误解、它们接触的数据的性质和文化关切，”安德鲁斯说。为了克服这些障碍，首席信息官们应该设定现实的期望，确定合适的用例，并创建新的组织结构。”