人工智能的背面有数不清的金矿摆件

发布时间：2023-08-03 19:45:52

人工智能这个词我想大家已不再陌生，他从一个概念，逐步实现到应用化。尽管发展到今天围绕人工智能依旧存在大量的炒作和混淆，但它确实威力巨大，对企业而言有着巨大的潜在价值。在这个关键时刻，企业必须为人工智能制定战略和愿景，然后开始执行各种用例，解决对实现业务目标影响最大的问题。

不能只是观望 — 妥善规划，落地生根

人工智能概念验证项目也层出不穷；但许多项目都未进入试点或生产阶段，因为它们没有专注于解决关键的业务问题，也没有获取高级主管的支持，或没有扩展计划。如果人工智能的概念验证没有和具体的业务成果对接，而且缺乏应用于生产环境的远见卓识，那就是在浪费时间和精力。

自动化和人工智能之间没有固定的起点。从何处入手取决于企业的组织架构、业务需求、要解决的业务问题或希望实现的成果。重点要放在重新构思总体流程，而不是零敲碎打地应用人工智能。人工智能项目的目标应当是解决其他技术和方法无能为力的问题。寻找专业咨询机构，借助设计思维等方法重新构思总体流程，联合投资以分担风险，通过协作开拓创新。

成功创建具备最低可行度的人工智能产品后，需要考虑如何扩展这一模式。此时，企业通常会认真考虑数据管理。因为如果不进行拓展，那么只是一个有趣的项目而已。

转变思想和观念

人工智能需要高级人才，这些人才必须能够理解数据和算法的交集以及二者对流程链和工作流的影响。脱离较低层次的 rpa 之时，需要忘掉即插即用的概念。高级项目需要高度专业化的人才，导致这些技能供不应求。

许多企业通过结合使用培训、招聘与合作的方法，获得所需的技能。必须投资培养兼备数据工程与数据科学技术以及专业知识的人才，帮助他们适当地应用自动化和分析技术，巩固数据平台、知识库和机器学习。如果缺乏此类人才，企业将寸步难行，无法扩展人工智能项目。

变革管理是关键。目前，我们仍能看到许多企业因实施 rpa 和人工智能而大量裁减人员，这引发了对自动化的担忧。要改变工作方式和人才所发挥的作用，需要有总体的变革与文化管理。这不是一次性活动。有无员工的大力支持，是决定能否成功管理持续的 it 和业务变革的关键因素。

距卓有成效的人工智能仅几步之遥

如果无法访问广泛的数据集，人工智能则只具备有限的知识，只能执行特定任务，生成洞察的规模和速度都无法满足企业高管的要求。为了让愿景与战略执行保持一致，就必须清楚地认识人工智能和智能自动化的终极状态。尽管人工智能可带来显著的效益，但它并不会直接实现业务成果。

相反，它是帮助企业高效而智能地实现目标的助推器 — 数字化组织可以实时为客户服务，快速满足其需求，帮助预测业务环境的变化，从而在市场中保持领先地位。人才、智能软件、流程和基础架构融合为一个整体，可以实现一系列统一的业务成果，因此必能让客户满意。最终，只有具备强大数据管理能力的企业才能最有效地优化人工智能。以无数种形式存在的数据最终会训练并实现认知能力。