繼續在企業中采用人工智能（人工智能）：麥肯錫公司最近進行的全球人工智能調查中，超過一半（58％）的受訪者表示，他們的組織已將至少一項人工智能功能嵌入到至少一項功能的流程或產品中或業務部門，比2018年的47％有所增長。所有行業的增長均據報道。麥肯錫的數據顯示，此外，將近三分之一（30％）在跨多個業務部門和職能的產品或流程中使用人工智能。

但是，正如麥肯錫等公司的研究指出的那樣，一些組織在擴展人工智能計劃方面走得更遠。

成功的人工智能團隊要做的8件事

在人工智能方面取得成功的團隊有哪些可以被其他人效仿以推動他們的努力？以下是要考慮的8種習慣：

1.有明確的策略

麥肯錫（McKinsey）認為這些組織是人工智能的佼佼者，他們對擴展人工智能的計劃進行了認真的考慮，并且更有可能解決諸如業務調整和數據等關鍵問題。來自人工智能高性能企業的受訪者中有近四分之三（72％）表示其公司的人工智能戰略與他們的企業戰略保持一致，而其他公司的這一比例為29％。同樣，有65％的高績效公司表示擁有清晰的數據策略來支持和支持人工智能，而其他公司只有20％。

2.采取多學科的方法

EarleyInformationScience首席執行官SethEarley說，要想在人工智能計劃上取得成功，組織就必須建立由來自多個學科的代表組成的工作團隊。

例如，沃達豐（Vodafone）試圖通過尋找“認知工程師”來增強其人工智能能力。“問題是認知工程師是一個新的工作角色，市場上沒有一個，”Earley說。“相反，他們通過組建一個由數據科學家和程序員（顯然）以及語言學家，信息架構師，用戶體驗專家和業務主題專家組成的團隊來建立自己的團隊。”

所需技能的特定組合將根據人工智能的風格而變化。Earley指出：“例如，預測分析可能不需要語言學家。”

3.采用更多案例

凱捷公司人工智能和分析副總裁DanSimion表示：“尋求實施人工智能解決方案的公司需要確保自己不受自身創造力的限制。”他建議人工智能團隊為解決方案考慮盡可能多的業務用例。Simion說，“雖然可能有組織先前實施過的具有人工智能功能的用例的例子，但可能還有其他從未想到的用例。如果適當地滿足獨特的業務需求，他們可以立即解決組織的緊迫問題。”

投射大量用例可以確定新的啟用人工智能的解決方案可能走多遠-并幫助組織確定哪些用例將提供最快的回報。Simion說：“如果排序正確，最初的用例可以帶來立即的投資回報，有助于在計劃進行過程中為未來的用例自籌資金。”

4. 個性化體驗

Earley解釋說：“成功的人工智能項目可以對用戶的實際需求進行建模，并通過與用戶，觀察和過程映射的實際工作會議來確定。“這些需要具體且可測試。”

早期說，基于通用用例（例如“個性化客戶體驗”）構建的人工智能系統將無法測試，除非它們指定了用戶的詳細信息，場景以及確切的個性化內容和個性化體驗是什么樣子。

5.專注于價值證明而不是概念證明

Simion說，在實施人工智能之前，成功的人工智能團隊將與業務利益相關者合作，以弄清人工智能支持的解決方案將影響哪些KPI，它將解決哪些問題以及它將為組織節省或盈利多少。

聰明的人工智能團隊通過可信賴的財務主管或職能來驗證任何可量化的結果，Earley說。他說：“包括合適的人一起騎行并幫助量化收益（或相信ROI計算）將確保認真考慮業務影響措施。”“風險是無法實現收益，但最好早知道。”

對于那些工作更為基礎（沒有直接ROI）的項目，重點應該放在驗證初始投資和最終產生ROI的應用程序之間的鏈接上。

6.獲得高管贊助

在組織中具有信譽和影響力的執行發起人的積極參與對于戰略性人工智能計劃至關重要。“向企業傳達的信息是，如果沒有贊助商參與并且讓人們對結果負責，那么該項目就沒有那么重要了。”Earley解釋說。

獲得高層支持的關鍵是證明其對業務的積極影響。Earley說：“計劃越徹底（降低風險），就越有可能獲得強大的贊助商，而該贊助商會冒著政治資金來進行此類項目的風險。”“我看到贊助商拒絕了資助的項目，因為即使許多利益相關者都希望前進，他們也不愿承擔失敗的風險。”

7.優先務實

人工智能具有巨大的變革潛力，但成功的人會專注于基于組織在其人工智能旅程中所處位置有意義的現實，實際用例。Simion說：“為確保您的支持人工智能的解決方案能夠成功部署，尤其是在當前商業環境中，其中許多企業面臨預算限制，從公司內部主要利益相關者那里獲得高管的支持非常重要。

可能會有持續的計劃從中進行構建和擴展，或者有新的項目合乎邏輯且合理地完成。通過展示可以通過快速部署實時地實現的業務成果，您不僅將獲得您所尋求的高層管理人員的贊助，而且還可以讓其他員工在目睹收益的同時增強他們的能力。”

8.專注于用戶采用和體驗

Simion說：“目標是使組織中的每個人都能夠實時提取見解，因此找到使解決方案易于使用和可用的方法很重要。”成功的人工智能團隊會投資于變更管理專家和流程。人工智能的成功主要在于獲得認可并確保用戶信任系統輸出。社交，教育和持續的用戶參與至關重要。”
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