近年來，絕大多數投資人工智能技術的企業通常分為兩種：一種是成功地使用人工智能應用程序來改善運營或削減成本的企業，另一種是人工智能劇院。凱捷北美公司負責人工智能工程的企業副總裁Goutham Belliappa對人工智能劇院解釋說，“一些企業實施了人工智能模型是為了在市場上制造一些轟動效應，但他們沒有經歷將人工智能能力與商業價值掛聯系起來的艱苦工作。”

Info-Tech 研究集團研究總監兼分析師Brian Jackson表示：“人工智能正處于巨大經濟影響的風口浪尖，它將以大約30年前軟件定位的方式顛覆每個行業。人工智能快速增長的能力正在以比以前能夠做的更有效的方式應用于解決問題。”

如何制定人工智能戰略

因此，具有前瞻性的IT領導者正在重新審視和重新思考他們未來的人工智能戰略。Belliappa一直致力于優化和修改客戶人工智能路線圖，以通過個性化、動態定價和創建新的數據支持收入流來增加收入。

與此同時，數據和人工智能產品已經成熟并成為主流。Belliappa說，“挑戰在于將這些人工智能和數據產品集成到企業的運營、商業或其他產品中。”他指出僅僅一兩年前的數據和人工智能戰略現在已經過時了。

Jackson說，“如果一家公司沒有考慮如何將人工智能納入其戰略以及人工智能如何顛覆他們的行業，那么他們發現自己正在追趕另一個已經完成這項工作的競爭對手，這只是時間問題。”

以下是有關企業采取的人工智能戰略的10個問題：

1.從人工智能或人工智能嵌入式產品中獲得了多少收入?

Jackson說，“許多企業正在采用機器學習功能來協助某些業務流程;例如，使用聊天機器人對收到的客戶支持案例進行分類。但要釋放機器學習的真正潛力及其可以創造的價值，除非它適應企業的核心價值主張，否則將無法利用。”

2.企業認為自己在人工智能市場中扮演什么角色?

Jackson表示，企業應該根據人工智能的風險和回報來決定自己適合的領域。人工智能領導者將聘請數據科學家來創建自己的人工智能IP以推動業務增長，并向客戶提供人工智能服務。早期采用者可能不會開發自己的人工智能算法，但會通過與人工智能領導者合作，快速集成人工智能解決方案，以推動效率和收入增長。那些風險承受能力最低的企業只想在他們已經使用的軟件和云計算產品中采用內置的人工智能功能。

3.尋求什么樣的結果?

這聽起來很明顯。然而，許多企業仍在為采用人工智能而追求人工智能。Whatfix公司首席技術官兼聯合創始人Vara Kumar說：“人工智能已經成為一個概念，許多企業領導人甚至在了解自己需要它做什么之前就已經明白了自己需要它。”。他建議，企業對人工智能技術過程進行徹底的審計。

企業內容管理和流程管理軟件制造商Hyland公司高級副總裁兼首席技術官Sam Babic表示：“企業在試圖了解人工智能可以獲得哪些類型的機會，然后將它們映射到企業目標時，通常只獲得狹隘的視野，而不是首先從企業目標開始，然后映射到人工智能將如何提供幫助。這似乎是一個細微差別，但后者使企業能夠更快地專注于實現目標所需的要求，而不是迷失在可能性的海洋中。”

4.應該監控和減輕哪些道德風險?

Jackson說，“采用人工智能帶來的自動化決策帶來了在企業的運營中根深蒂固的系統性偏見的風險。考慮一下希望人工智能做出的決定是否會對人們的生活產生影響，以及在這個過程中必須包含人類判斷的地方。世界各地正在努力發布有關人工智能道德指南。”

Telus International公司首席信息官Michael Ringman提出，作為這項工作的一部分，如今的企業需要確保他們擁有多元化的團隊來致力于人工智能計劃，以實現他們的持續改進和努力實現零偏見。

5.企業是否有能力和基礎設施來實現人工智能計劃?

Jackson說，“企業必須現實地看待他們的人工智能方法將是什么，如果他們缺乏IT能力，例如云計算基礎設施和數據倉庫，那么就沒有直接走到人工智能領導者的道路上。”

投資機構IDA Ireland公司技術主管Shane Nolan建議，企業需要進行能力差距分析、數據準備和根據現成的數據源構建人工智能解決方案，而不是理想的數據源。

6.人工智能成熟度是否跟得上數據增長?

未來工作認知中心的Euan Davis建議，為了保持領先，企業應該設定一個目標，使其決策速度與明年數據量的預期增長相匹配。例如，預計數據增長30%的IT領導者應該設定一個目標，將企業的洞察速度提高30%。Davis說，“在這個瞬息萬變的世界中，任何無關緊要的事情都可能影響開展業務的速度。”

7.如何尋找下一代人工智能人才?

人工智能不僅僅是技術，也需要相應的人才。Davis說，“利用人工智能的可能性至關重要的是聘請能夠了解技術和業務需求并創建解決方案的人才，而不僅僅是構建模型。企業應該深入關注優先確保下一代人才的人力資源計劃(招聘和保留);如果沒有它，在被顛覆的市場中幾乎不可能跟上步伐。”

數字平臺提供商AHEAD公司首席技術官Josh Perkins表示，擁有合適的人才(包括數據工程師和數據科學家)是成功的關鍵，因為他們將能夠在小問題成為大問題之前識別并糾正這些小問題。

當然，僅靠外部招聘不會讓企業達到目標。培養人工智能人才也是值得的。

8.工作人員和機器將如何在企業的運營環境中互動?

這將指導從增強內部機器人和平臺的用戶體驗到提升和再培訓員工的所有計劃。Telus International公司的Ringman表示，企業需要考慮如何、何地和何時部署人工智能以提高員工的能力。

9.應該創建一個人工智能卓越中心嗎?

雖然從小處著手并建立動力是有益的，但開發人工智能卓越中心通常是有價值的。Hyland公司的Babic說，“在人工智能采用的形成階段，最好建立一個人工智能卓越中心，主題專家可以直接提交報告。這個卓越中心提供了對主題的關注和奉獻，并允許對通過學習得出的模式和實踐采取集中的方法。”

10.如何才能更好地實現人工智能民主化?

SAS公司人工智能和分析主管David Tareen說，“一些企業的領導者驚訝地發現，人工智能的民主化不僅僅涉及流程本身。通常情況下，文化調整或文化變革必須伴隨這個過程。企業領導者可以在他們的民主化計劃中實踐透明度和良好的溝通，以解決問題，調整變革的步伐，并成功完成為每個人嵌入人工智能和分析。”

IDA Ireland的Nolan建議對更廣泛的團隊進行可能的藝術教育。他說，“人工智能不應該只是IT或軟件工程團隊的專利。”他建設，企業需要進行員工教育和意識建設。