如何制定成功的 AI 战略

通过赋予机器不断增强的学习、推理和决策能力，AI 正在影响各个行业，如制造业、酒店业、医疗保健和学术界。根据最近的研究，92% 的高级管理层希望到 2026 年实现工作流程数字化并使用人工智能驱动的自动化。¹ 如果没有 AI 战略，组织就有可能错失人工智能带来的诸多益处。

AI 战略可帮助组织应对与 AI 实施相关的复杂挑战，并定义其目标。AI 可用于更深入的数据分析、重复任务的自动化、流程优化或增强客户体验（通过 AI 助手和智能体）。

明确的目的和计划有助于确保 AI 技术的普及与更广泛的业务目标保持一致。这种一致性对于从 AI 中提取富有意义的价值并最大限度发挥其影响均至关重要。成功的 AI 战略还可为构建必要的能力以及确保将 AI 符合战略目标且负责任地应用于组织内部而提供路线图。

现在努力了解 AI 并利用其力量的组织将在未来蓬勃发展。稳健的 AI 战略将使这些组织能够管理集成 AI 的复杂性，快速适应技术进步，并优化其流程、运营效率和整体增长。

AI 战略是将 AI 融入组织的计划，以便它与业务的更广泛目标保持一致并为其提供支持。成功的 AI 战略应成为相关工作的路线图。根据组织的目标，AI 战略可概述 AI 如何从数据中提取更深入的洞察分析、提高效率、强化供应链或生态系统或改善人才和客户体验。

制定完善的 AI 战略还应有助于指导技术基础设施，使企业得以配备有效实施 AI 所需的硬件、软件和其他资源。由于技术的发展速度非常迅猛，该战略应能让组织适应新的技术和行业变化。还应回应解决偏见、透明度和监管问题等道德考量因素，以支持负责任的 AI 部署。

随着 AI 持续影响几乎每个行业，精心设计的 AI 战略势在必行。它可以帮助组织在不断变化的数字时代释放潜力、获得竞争优势并取得可持续的成功。

无论是初创企业还是跨国组织，制定 AI 战略都能为企业整合 AI 技术带来诸多优势。AI 战略可助力企业有目的地利用 AI 功能，并使 AI 计划与整体业务目标保持一致。AI 战略会成为可为组织取得成功做出有意义贡献的指南针。它可帮助利益相关者选择能为生产力、决策和盈利等重要流程带来最大改善的项目。

AI 战略概述了帮助 AI 项目将创意转化为解决方案的步骤。为了实现这些目标，组织必须就数据、人才和技术做出重要决策。精心制定的战略为 AI 计划的管理、分析和使用数据提供了计划。它决定了开发、吸引或留住数据科学、机器学习 (ML) 和 AI 开发技能所需的人才。它可为有效实施 AI 所需的硬件、软件和云计算资源采购提供指导。

本质上说，成功的 AI 战略不可或缺，因为其可以支持业务目标、促进优先事项排序、优化人才和技术选择，并确保有条理地整合 AI，从而推动组织取得成功。

以下步骤通常用于帮助制定有效的人工智能战略：

了解各种 AI 技术，包括生成式 AI 和智能体式 AI（以及它们的不同之处）、机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉。研究 AI 用例，了解这些技术在相关行业中的应用场景及应用方式。列出 AI 可以解决的问题以及可以获得的好处。注意使用它的部门、他们的方法和任何障碍。

了解组织、其优先事项和能力。审查负责实施和管理 AI 系统的 IT 部门的规模和实力。与部门主管面谈，找出 AI 可以帮助解决的潜在问题。

确定组织需要解决的问题。哪些指标需要改进？不要假设 AI 始终是最佳答案，要选择对业务很重要，并且 AI 有成功记录的业务目标。

查找 AI 领域中在您的行业中发挥作用的公司。创建潜在工具、供应商和合作伙伴的列表，评估其经验、声誉或定价。根据 AI 整合项目的阶段和时间表确定采购的优先级。

创建一个路线图，优先考虑将为业务带来价值的早期成功。根据确定的实际需求选择项目。确定所需的工具和支持，并根据对项目最重要的内容进行组织，具体而言：

• 数据：确定是需要新的还是现有的数据或数据集来有效推动 AI 解决方案，从而制定数据战略。建立数据治理框架，有效管理数据。

• 算法：算法是指可让机器学习、分析数据并做出决策的规则或指令。一个模型代表着某一机器学习算法所学到的内容。确定由谁负责部署算法并设计、开发和验证模型，因为需借助专业知识来有效管理这些任务。

• 基础设施：确定 AI 系统的托管位置和扩展方式。考虑是在自己的基础架构上还是在第三方平台上部署。

• 人才和外包：评估组织内部实施 AI 计划的准备情况和技能差距。确定是否存在能填补数据科学家与开发人员等职位的人才渠道，或者是否可通过培训在内部培养所需的技能。此外，还需评估是否应将某些任务（例如，部署和运营）外包。

向利益相关者介绍 AI 战略，确保其与业务目标保持一致。获得对所提议路线图的认可。清楚地传达优点、成本和预期结果。确保实施战略所需的预算。

开始提升 AI 团队的技能，或雇佣具备适当 AI 专业知识的个人。鼓励团队及时了解 AI 的前沿发展情况，并探索创新的问题解决方法。

了解组织负责任地使用 AI 的道德影响。致力实施合乎道德的 AI 计划、包容性治理模式和可操作的指导方针。定期监控 AI 模型中是否存在潜在偏见，并实施公平和透明度措施以解决道德问题。

跟上新产品和 AI 科技的快速发展步伐。根据新洞察分析和新出现的机会调整组织的 AI 战略。

遵循这些步骤将能够创建将 AI 集成到组织中的有力指南。这种整合将使企业能够在人工智能的动态世界中更好地利用机会。

一些问题可能会阻碍制定和实施成功的 AI 战略。应尽早评估它们阻碍这一进程的可能性，并相应地处理问题，以便有效地向前推进。

您的数据到底怎么样，在哪里？AI 模型严重依赖强大的数据集，因此无法获得相关和高质量的数据可能会损害战略和 AI 应用程序的有效性。

对 AI 的功能和潜在应用缺乏认识可能会导致怀疑、抵制或错误决策。这种缺乏理解将会耗尽该战略的所有价值，并阻碍将 AI 成功集成到组织的各项流程中。

如果 AI 计划与组织的目标、优先事项和愿景没有紧密联系，可能会导致浪费精力、缺乏领导层的支持以及无法展示有意义的价值。

需要专业人员来有效制定、实施和管理 AI 计划。数据科学家或 ML 专家等 AI 人才的短缺或者现有员工对提升技能的抵制可能会影响战略的可行性。

人工智能的最新发展突显了这项技术的规模及其对企业和社会的影响力。但是，企业必须决定如何负责人地构建和管理这些系统，以免造成偏差和错误，因为 AI 技术的可扩展性可能会对企业和社会造成代价高昂的影响。当您的组织使用不同的数据集将机器学习和自动化应用于工作流时，确保 AI 系统中的数据质量、合规性和透明度并设置适当的防护措施非常重要。

通过专注于 AI 可快速且合乎道德地产生切实回报的业务领域，IBM 可帮助您现在就充分发挥 AI 的能力。我们的商业级 AI 产品和分析解决方案组合丰富多样，它们旨在减少采用 AI 过程中的障碍、构建合适的数据基础，并优化结果和负责任的使用。

全球企业依靠 IBM® Consulting 作为其 AI 转型之旅的合作伙伴。作为领先的 AI 咨询公司，我们增强 AI 开发和云技术在业务转型中的影响。通过利用自己的 IBM® watsonx 技术和开放的合作伙伴生态系统，我们以伦理和信任为指导，在任何云上提供任何 AI 模型。