人工智能正迎來“云”時(shí)刻：如何為企業(yè)做出正確的決策？

自ChatGPT首次亮相以來，生成式人工智能已經(jīng)重塑了許多我們曾經(jīng)認(rèn)為是一成不變的流程。這一突破顛覆了內(nèi)容生成和自動化，其影響令人震驚。

規(guī)劃人工智能路線

對于希望將人工智能融入其運(yùn)營的企業(yè)，需要采取四個(gè)步驟，以便他們能夠最大限度地提高回報(bào)并開辟新的成功途徑。其中最重要的是確定企業(yè)擁有的獨(dú)特機(jī)會或問題，這些機(jī)會或問題可以通過人工智能解決。這是因?yàn)楹唵蔚丶尤肴斯ぶ悄艹绷鞑焕诔浞职l(fā)揮人工智能的潛力。相反，這在經(jīng)濟(jì)上是浪費(fèi)的。對于希望在當(dāng)今競爭激烈的環(huán)境中蓬勃發(fā)展的企業(yè)來說，這種慷慨是行不通的。

其次，組織應(yīng)仔細(xì)考慮其實(shí)施時(shí)間表。隨著生成式人工智能繼續(xù)獲得新的發(fā)展，以及大量資源來利用該技術(shù)，情況尤其如此。在沒有仔細(xì)考慮資源分配的情況下匆忙進(jìn)入采用過程可能會導(dǎo)致組織無法實(shí)現(xiàn)其人工智能目標(biāo)。然而，放慢速度也是不明智的，因?yàn)榻M織可能會錯過新功能。因此，企業(yè)必須仔細(xì)規(guī)劃一個(gè)適合他們的長期時(shí)間表。

第三，規(guī)劃圖必須包括實(shí)施人工智能的必要措施、應(yīng)如何支持該技術(shù)以及衡量其有效性所需的KPI。

最后，組織需要驗(yàn)證其數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，并評估AI模型和基礎(chǔ)設(shè)施是否正確構(gòu)建。這樣，員工可以最大限度地減少不準(zhǔn)確和不相關(guān)的反應(yīng)并獲得準(zhǔn)確的見解。

謹(jǐn)防陷阱

組織常犯的一個(gè)錯誤是沒有為他們的AI計(jì)劃設(shè)定明確的目標(biāo)。雖然有些組織以自己是早期采用者而自豪，但他們往往無法確定這些努力要實(shí)現(xiàn)的結(jié)果。

從根本上講，制定AI戰(zhàn)略需要清晰的思路。在制定AI戰(zhàn)略時(shí)，組織可能會尋求快速整合解決方案，而沒有明確定義目標(biāo)來證明該技術(shù)的需求。另一個(gè)常見的錯誤是缺乏變革管理，這給采用過程增加了阻力，并且是一條導(dǎo)致投資回報(bào)率(ROI)大幅下降的單行道。

領(lǐng)導(dǎo)者還應(yīng)了解整個(gè)組織的數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平。確保使用這些工具的人了解數(shù)據(jù)至關(guān)重要，因?yàn)闆]有數(shù)據(jù)，人工智能就一無是處。還要注意不要低估預(yù)算和資源，因?yàn)檫@可能導(dǎo)致企業(yè)采用的人工智能解決方案無法滿足他們的期望。為此，企業(yè)必須意識到人工智能實(shí)施是一項(xiàng)持續(xù)的努力，而不是一次性活動。

衡量成功

但明確的目標(biāo)是什么？與采用任何新技術(shù)一樣，這些指標(biāo)務(wù)必切合實(shí)際。各個(gè)組織的目標(biāo)必然會有所不同，但一般來說，歸根結(jié)底還是用戶滿意度和影響力。

在將AI解決方案納入其技術(shù)堆棧后，組織需要評估其對用戶體驗(yàn)和滿意度的影響。為此，組織需要通過提問來收集反饋，讓用戶了解哪些方法有效，哪些方法無效。這些信息使組織能夠規(guī)劃未來的方向-例如，闡明是否應(yīng)重新訓(xùn)練模型以確保準(zhǔn)確性。

除此之外，組織還應(yīng)評估其系統(tǒng)，看看其是否運(yùn)行完美。通過分析歷史和模擬數(shù)據(jù)，組織可以測試模型是否存在任何瓶頸并快速解決它們。

當(dāng)組織對他們想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)以及如何實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)有明確的方向時(shí)，人工智能才能發(fā)揮最佳作用。否則，企業(yè)將無法實(shí)現(xiàn)預(yù)期的結(jié)果。因此，利用人工智能需要正確的策略和對局限性的深刻理解，以便企業(yè)能夠做出正確的決定。

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