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企业盲目入局AI有风险，怎么做才能提高成功率?
发布时间：2024-03-08 14:36:08 浏览量：110次
根据IBM对4500名企业技术决策者进行的一项全球调查发现，“当前大多数企业正在布局人工智能领域，其中34％的公司已经部署内部AI项目，39％的公司正在加大新的探索计划”。
当前在企业内部推进的大多数AI探索都是以“概念验证”试点项目的形式进行的，这些有针对性的小规模计划为快速且更智能的产品开发、数据驱动的决策制定和个性化的客户体验提供了肥沃的测试基础。
但是，根据IDC的一项研究发现，许多AI项目无法落地实施，四分之一的公司报告其AI计划的失败率接近50％。为什么有些刚起步的AI项目飞速发展，而另一些却崩溃？高管们在IBM调查中最经常提到的主要障碍包括有限的AI专业知识、日益复杂的数据以及数据孤岛问题。
那么，如果企业正在考虑在内部开展AI项目，该如何启动呢？怎样才能提高成功几率并规避可能出现的陷阱呢？以下是几点在布局前需要考虑的要素：
明确问题
在AI项目的早期阶段，最好先做一些头脑风暴，召集公司各部门的人员，这将有助于确定通过该项目AI要解决的业务问题。史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）说过：“你必须从客户体验开始，然后回到技术上来，而不是倒过来。”对于许多公司来说，它们是从对技术的需求开始的，而不是从实际的业务需求开始。需要解决的问题也应该是具体的（即可以衡量的问题），并且要专注，不能太宽泛。
成本分析
估算项目的投资回报率固然很重要，但很多公司对于成本方面的关注往往很少。想要实施AI项目的公司应首先查看运营成本，并分析成本结构与最佳产出结果。存储和转换数据的成本通常占预算的70％，而仅带来价值的10％。能够利用AI解决业务问题的成本仅为总成本的30％，却能带来90％的价值。如果企业可以减少数据成本并改善数据质量，他们将有更多预算用于利用AI技术解决这些业务问题，例如提高生产力和效率等。
持续投入
普华永道全球人工智能负责人阿南德·饶（Anand Rao）指出：“企业要想成功运用人工智能，必须拥有一支强大的队伍，并拥有正确的员工技能提升计划。除了为员工提供AI培训课程，还需要提供直接的机会和激励措施，以应用他们所学的知识。此外，从任何项目开始就需要考虑到业务利益相关者和最终用户的想法，而不仅仅是技术人员。”
AI试点项目应该是一个连续的过程，而不是一次性的，仅仅因为一个AI项目跌跌撞撞并不意味着它应该被视为“失败”而被放弃。这不仅是机器学习，而且是人类在学习。上海交通大学苏州人工智能研究院推出的企业定制培训整体解决方案，为企业量身定制AI技术赋能及人才管理培训策略，帮助企业应对颠覆性创新、新经济形式下的挑战，充分调用优质资源、形成竞争壁垒。
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