AI技术正在迅速成熟，成为支持和推动关键业务功能的可行手段。然而，从人工智能中创造商业价值需要一种深思熟虑的方法，平衡人员、流程和技术。
AI有多种形式：机器学习、深度学习、预测分析、自然语言处理、计算机视觉和自动化。企业必须以坚实的基础和现实的视角开始，以确定AI实施可以为其商业战略和规划带来的竞争优势。
“人工智能涵盖了许多内容，”商业管理咨询公司AArete的董事总经理John Carey表示。“关于它到底有多智能，存在很多夸大和某些情况下的夸张。”
企业采用AI能获得哪些优势？
最近，生成式AI的前沿发展，例如ChatGPT和Dall-E图像生成工具，展示了AI系统对企业界的重大影响。麦肯锡全球调查显示，全球AI采用率急剧上升——从过去六年的约50%上升到2024年的72%。
本文是
企业人工智能指南
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企业通过采用AI可以获得的众多好处包括：
- 提高决策过程中的准确性和效率。
- 增加业务运营中的自动化和生产力。
- 通过个性化推荐和与聊天机器人及智能代理的互动，提升客户体验。
- 增强数据分析和洞察，以指导商业战略。
- 改善风险管理和欺诈检测。
- 通过流程自动化和优化实现成本节约。
- 增强市场竞争力和差异化。
- 推动创新，创造新产品和服务的能力。
- 高效管理大量数据的可扩展性。
- 进入新市场的机会，提供独特的AI选项。
AI实施的前提条件
在企业中成功实施AI可能面临挑战。但在执行之前详细了解以下因素和条件可以显著提高结果：
- 数据标注。数据标注是机器学习和模型训练的预处理管道中的关键步骤。它需要以一种赋予数据上下文和意义的方式组织数据。企业应评估其运营中是否具有数据驱动文化，并评估是否有足够的数据支持AI/ML工作的部署。
- 强大的数据管道。为了确保数据从不同来源汇总，以便快速进行数据分析和商业洞察，组织应努力建立一个强大的数据管道。强大的数据管道还提供可靠的数据质量。
- 数据质量。在训练AI模型之前，组织应评估和提升其数据质量，因为这会影响训练模型的准确性和有效性。评估和提升数据质量涉及清理和预处理数据，以消除错误和不一致，并确保数据不偏倚，准确反映现实场景。例如，在预测客户流失时，数据必须代表各种客户行为。不足的数据可能需要企业生成合成数据，这可能导致结果不够准确。
- 选择合适的AI模型。企业使用的AI模型的选择可能严重影响任何AI实施的成功。大量数据集与不适当的AI模型结合，可能产生大量训练数据，而模型无法有效处理。这可能导致过拟合或欠拟合的问题。因此，在实施AI策略之前，选择合适的AI模型至关重要。
- 将AI集成到现有系统中。组织通常在将AI集成到现有基础设施中时遇到困难，尤其是与遗留系统的整合。API可以帮助克服这一困难，因为它们使新的AI工具能够访问现有数据，而无需全面改造整个系统。中间件通过作为中介促进遗留系统与现代AI应用之间的通信和数据交换，进一步帮助AI集成。拥抱数字化转型，例如将遗留系统升级为基于云的架构，也可以帮助实现有效的AI集成。
- AI实施路线图。在开始AI实施之前，勾勒出AI实施的市场推出及其成功的衡量标准。路线图应详细说明执行步骤、每个阶段所需的支持以及评估成功的KPI。
AI实施的13个步骤
AI的早期实施不一定是完美的科学，可能需要一开始就进行实验——从假设开始，然后测试和测量结果。早期的想法可能存在缺陷，因此逐步推进AI的部署可能比一次性大规模实施产生更好的结果。
以下13个步骤可以帮助组织实现AI实施。
1. 建立数据流畅性和理解
关于AI的实际讨论需要基本了解数据如何驱动整个过程。“数据流畅性是真实且具有挑战性的障碍——比工具或技术的结合更为重要，”LAH Insight LLC的执行教练Penny Wand表示。“高管的理解和支持将是理解这一成熟过程并推动持续变革所必需的。”
2. 确定AI的主要业务驱动因素
“成功实施AI，关键是了解行业内外其他企业在做什么，以激发兴趣并鼓励行动，”Wand解释道。在制定AI实施计划时，识别主要用例，评估其价值和可行性。
此外，考虑谁应该成为项目的倡导者，识别外部数据源，确定如何将数据外部货币化，并创建待办事项清单，以确保项目的持续推进。
3. 识别机会领域
关注高变动性和显著回报的业务领域，Kearney数字转型咨询公司的合伙人兼战略运营主席Suketu Gandhi表示。由具有技术和数据专长的业务利益相关者组成的团队应使用指标来衡量AI实施对组织及其人员的影响。
4. 评估内部能力
一旦识别并优先确定用例，业务团队需要绘制这些应用如何与公司现有技术和人力资源对齐。教育和培训可以帮助弥补内部的技术技能差距，而企业合作伙伴可以促进在职培训。
与此同时，外部专业知识可以加速有前景的AI应用。
5. 提供员工培训和支持
组织应投资于变更管理策略，以解决员工对AI采用的担忧和抵制。这涉及在过程中尽早吸引员工，并在过渡期间提供持续的支持和培训。
提供关于AI概念、AI驱动工具及其具体应用的全面培训，将帮助员工理解技术，认识其好处，并缓解他们可能存在的任何顾虑。此外，管理层和团队领导应积极参与AI倡议，展示他们的承诺，鼓励员工参与技术。
6. 选择供应商和合作伙伴
AI实施的供应商和合作伙伴选择是组织的关键步骤。在选择供应商时，企业应探索具有相关行业专业知识和类似AI项目成功经验的供应商。这确保他们能够提供可衡量的结果。
评估潜在供应商的技术能力也很重要，以确保他们的方法与现有系统兼容，并能够在未来良好扩展。考虑那些对长期合作感兴趣的供应商，因为他们最有可能对共同成功感兴趣。
在选择供应商候选人时应进行尽职调查，检查参考资料并评估其财务稳定性。一旦选择了AI供应商，公司应在谈判过程中提出明确的服务水平协议，以避免误解并在整个合作过程中保持问责制。
7. 确定合适的候选项目
将广泛的机会缩小到实际的AI部署是重要的——例如，发票匹配、基于物联网的面部识别、遗留系统的预测性维护或客户购买习惯。“要进行实验，”Carey说，“尽可能多地让人参与[这个过程]。”
8. 试点AI项目
为了将AI实施的候选项目转变为实际项目，Gandhi认为需要一组AI、数据和业务流程专家来收集数据、开发AI算法、进行科学控制的发布以及测量影响和风险。
9. 建立基线理解
早期AI项目的成功与失败可以帮助提高整个公司的理解。“确保始终保持人类参与，以建立信任，并让业务和流程专家与数据科学家合作，”Wand说。
认识到AI之路始于理解数据和传统的后视镜报告，以建立基线理解。一旦建立了基线，便更容易看到实际的AI部署如何证明或否定初始假设。
10. 衡量投资回报率
为了评估AI实施的有效性，组织必须衡量AI倡议的投资回报率。为此，他们必须首先设定与业务目标一致的明确KPI。成本节约、收入增长、客户满意度和运营效率是重要的监控指标，用户参与度也可以是成功整合的标志。
定性指标，例如增强的产品质量和创新，也应考虑在内。
11. 逐步扩展
为AI部署创造动力的整体过程始于实现小胜利，Carey认为。逐步取得的胜利可以在整个组织中建立信心，并激励更多利益相关者从更强大、更成熟的基线出发，追求类似的AI实施实验。“调整算法和业务流程以便于扩展发布，”Gandhi建议。“将其嵌入正常的业务和技术操作中。”
12. 引导整体AI能力走向成熟
随着AI项目的扩展，业务团队需要改善AI开发、测试和部署的整体生命周期。为了确保持续成功，Wand提出了三个核心实践以促进整体项目能力的成熟：
- 建立一个现代数据平台，以简化数据收集、存储和结构化的方式，基于数据源价值和企业所需KPI提供报告和分析洞察。
- 制定一个组织设计，确定业务优先事项，并支持数据治理和现代数据平台的敏捷开发，以推动业务目标和决策。
- 创建并建立管理、所有权、流程和技术，以管理专注于客户、供应商和成员的关键数据元素。
13. 持续改进AI模型和流程
一旦整体系统到位，业务团队需要识别AI模型和流程持续改进的机会。AI模型可能会随时间推移或因干扰而退化。
团队还需要监测员工、客户和合作伙伴对AI部署的反馈和抵制。
常见的AI实施错误
在部署AI时，企业如果忽视推荐的步骤，可能会犯以下错误：
- 同时采用过多工具。
- 业务目标不明确。
- 忽视与AI相关的隐私和安全问题。
- 未与合适的合作伙伴合作。
- 未在决策过程中涉及利益相关者和受影响的员工。
- 过度依赖AI的黑箱模型。
- 未进行足够的测试和验证。
- 忽视变更管理。
- 低估AI的复杂性。
- 忽视伦理考虑。
组织实施AI的关键挑战是什么？
在AI实施过程的每个步骤中，都会出现问题。“更难的挑战是人际关系问题，这在技术领域一直是如此，”Wand说。
她补充道，应该建立一个对结果感兴趣并代表公司主要职能领域的指导委员会。实施组织变革管理技术，以促进数据素养和利益相关者之间的信任，可以在克服人际挑战方面发挥重要作用。
“AI能力的成熟速度只能与整体数据管理的成熟速度相匹配，”Wand建议，“因此应制定并执行一条路线图，以并行推进这些能力。”
组织在AI实施过程中通常面临的关键挑战包括：
- 数据管理挑战。数据管理挑战包括确保高数据质量——准确性、完整性和及时性——以实现有效的AI性能。差的数据质量可能导致偏见结果，需要强有力的数据治理。从各种来源整合数据，尤其是遗留系统，也可能很复杂。
- 模型治理。模型治理对维护AI的可靠性和伦理标准至关重要。组织需要建立安全、测试和伦理合规的框架，并管理版本控制和数据来源，以确保模型基于可信的数据。
- 性能一致性。维持AI模型性能的一致性至关重要，尤其是在大规模应用时。模型性能的变异可能源于数据输入的变化或基础业务流程的变化。组织应使用机器学习操作实践，以实现可重复的模型开发和部署，包括根据新数据和业务进展进行定期性能评估和更新。
- 与现有系统的集成。将AI实施与现有系统（如CRM或ERP）集成可能很复杂，通常需要对遗留基础设施进行重大调整。
- 确定知识产权归属。确定AI生成或AI辅助输出的归属可能具有挑战性，尤其是当涉及多个人工和机器代理时。企业必须解决知识产权侵权或不当使用的风险，包括未经授权使用AI系统，如复制、逆向工程和黑客行为。
- 有效利用大型语言模型（LLMs）。在使用AI的组织中，找到LLMs与人类专业知识之间的理想组合，以产生高质量、引人注目且符合SEO标准的内容是一个巨大的挑战。虽然忽视AI技术可能降低生产力和竞争力，但过度依赖AI可能导致内容质量差和抄袭风险。为了应对这一挑战，企业应全面评估其流程，以确定AI和人类输入的最佳组合。
- 客户信任。如果组织在AI实施方面不够透明，可能会出现客户接受度挑战，这可能引发关于数据隐私和信任AI决策过程的担忧。企业应对其AI使用保持透明，专注于数据安全，并展示AI如何补充人类专业知识，而不是取代它。
- AI技能短缺。AI实施中的一个关键挑战是缺乏具备数据科学、机器学习、编程和领域知识的专业人才。为了解决这个问题，企业可以通过培训项目和研讨会投资于提升当前员工的技能。
企业如何确保伦理的AI实施？
随着AI系统迅速融入各个行业，负责任地使用AI技术变得越来越重要。例如，开发用于诊断医疗条件的AI工具的医疗组织可以事先评估该工具对患者隐私、同意和公平的潜在影响。此评估将涉及审查患者数据的收集、存储和使用方式，确保AI工具不会强化现有偏见或在不同患者群体中产生不平等的健康结果。
组织可以通过建立强有力的治理框架和解决潜在风险因素（如偏见、歧视和隐私侵犯）来应对与AI相关的伦理和治理问题。
以下是组织可以采用的几种实践，以确保伦理的AI实施：
- 制定和执行偏见缓解策略，例如在多样化数据集上训练AI模型，并定期评估其公平性，以帮助减少AI歧视。
- 确保AI系统透明、可解释和可审计，以便利益相关者能够理解决策过程。
- 应考虑遵守GDPR和CCPA等法规，因为这些法律不仅为数据保护和用户隐私设定标准，还能增强消费者的信任。
- 建立清晰的伦理标准和AI开发与使用指南。
- 在AI开发过程中涉及多样化的利益相关者，以解决各种观点和关注。
- 通过培训员工掌握伦理AI实践，培养组织的意识和问责文化，鼓励他们识别和报告伦理风险。
- 在组织内部激励伦理行为，以进一步强化负责任使用AI的重要性。
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