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人工智能革命:保持竞争力的四个建议

人工智能(AI)工具的采用正在各行各业的组织中获得发展势头。当企业制定人工智能策略时,考虑一些实用的建议。随着人工智能(AI)的普及,它的应用也越来越多。在过去两年里,一半以上的公司都加快了人工智能的推出,彻底改变了未来的工作。人工智能工具的简化和商品化促进了对人工智能真正潜力的利用。银行机构已采用人工智能来检测和预防欺诈,学校利用该系统帮助学生更快地学习,并提醒教师注意问题,供应链经理整合端到端解决方案,以应对采购和分销挑战。有些企业刚开始他们的实现之旅,而另一些组织正在努力理解其影响,因此了解技术所拥

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    人工智能革命:保持竞争力的四个建议

    人工智能(AI)工具的采用正在各行各业的组织中获得发展势头。当企业制定人工智能策略时,考虑一些实用的建议。

    随着人工智能(AI)的普及,它的应用也越来越多。在过去两年里,一半以上的公司都加快了人工智能的推出,彻底改变了未来的工作。

    人工智能工具的简化和商品化促进了对人工智能真正潜力的利用。银行机构已采用人工智能来检测和预防欺诈,学校利用该系统帮助学生更快地学习,并提醒教师注意问题,供应链经理整合端到端解决方案,以应对采购和分销挑战。

    有些企业刚开始他们的实现之旅,而另一些组织正在努力理解其影响,因此了解技术所拥有的全部广度和潜力是至关重要的,特别是当它作为一种竞争优势时。

    1.确定人工智能在哪些方面适合你的运营

    许多企业组织在技术采用方面与内部惯性作斗争,这种规模的变化会破坏典型的日常流程。了解和重新评估日常业务是找到最无缝的前进路径的必要条件。

    预计在采用的早期阶段会遇到一些阻力,这是由于内部对变化的僵化而造成的常见障碍,特别是在公共部门或医疗保健行业,它们经常停留在过时的工作方式中。挑战标准的业务流程,鼓励领导者采用新的思维和操作方式是至关重要的。

    有很多方法可以充分利用技术的潜力。从确定痛点开始,展示技术如何缓解问题,简化操作,并揭示改善客户结果的方法。这可能包括分析行为,以建立复杂的客户流失模型,并提供深入的可视性,以了解他们将业务转移到其他地方的可能性。或者,团队可以将机器学习应用到客户服务信息中,以确定危险信号或共同关注的问题。

    2.创建数据驱动的基础

    负责任地、有效地采用人工智能会引出关键的、数据驱动的问题:内部如何使用数据?人工智能模型建立在不同的数据集上吗?我们如何在整个组织中利用AI?

    回答这些问题需要一种数据第一的心态。今天最成功的公司已经开始获取战略内部数据,如性能、客户体验和欢迎可扩展性和可访问性的业务结果——数据越多,人工智能在企业中的应用就越多。

    例如,Spotify公司的DiscoverWeekly播放列表就是数据驱动的人工智能方法如何创建流媒体内容推荐的最佳例子。通过建立一个基于数据驱动的洞察和实践的基础,Spotify这样的组织可以显著提高客户忠诚度,同时洞察用户习惯和收听偏好,从而塑造公司的未来。

    3.迈出一小步,就会产生巨大的影响

    人们很容易迷失在技术的承诺和宣传中,但要从小处着手,尤其是在你的人工智能之旅的开始。寻找增强体验的方法,并考虑在哪些方面可以减轻单调的任务。在制定策略时,使用数据洞察来确定流程改进,以节省时间、降低成本和减轻工作负载。

    医疗保健部门就是一个很好的例子。医疗保健组织越来越多地依赖人工智能来完成电子记录保存等任务,传统上这是一个耗时且容易出错的过程。采取一种缓慢的、有系统的方法将新技术应用到工作流程中,而不是颠覆每一个过程,确保团队成员对新的工作方式保持开放态度。

    任命一个了解该技术的应用和潜在机会的人工智能冠军或专门团队,是推进人工智能在工作场所的基石。

    4.投入团队资源支持人工智能

    任命一个了解该技术的应用和潜在机会的人工智能冠军或专门团队,是推进人工智能在工作场所的基石。随着采用的增加,这些团队可以作为首选资源,特别是与特定业务线相关的。

    建立一个由知识和倡导者组成的内部力量也可以显著增加对新技术的舒适感、开放性和兴奋感。如果没有这些专门的团队,企业更有可能在采用人工智能方面遇到困难,失去人工智能本来可以提供的任何潜在竞争优势。

    人工智能革命还远未完成。这只是开始。

    随着数字转型及其革命的不断发展,那些早早开始这段旅程的组织将走在变革的最前沿,远远超过那些等待变革的组织。人工智能转型也是如此。除了提高效率、减少成本和停机时间,人工智能还能让我们做以前不能做的事情,欢迎大规模创新。

    适当地在整个企业中实现人工智能,使区分一个业务与另一个业务成为可能。要让你的组织获得长期的成功,首先要明确在哪里采用和实施人工智能,通过人工智能拥护者的帮助获得内部认同,不要尝试太多、太快。通过采取深思熟虑的、数据驱动的方法,企业可以进入并在未来的人工智能革命中脱颖而出。

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