人工智慧(AI)工具的採用正在各行各業的組織中獲得發展勢頭。當企業制定人工智慧策略時，請考慮一些實用的建議。
隨著人工智慧(AI)的普及，它的應用也越來越多。在過去兩年裡，一半以上的公司都加快了人工智慧的推出，徹底改變了未來的工作。
人工智慧工具的簡化和商品化促進了對人工智慧真正潛力的利用。銀行機構已採用人工智慧來檢測和預防欺詐，學校利用該系統幫助學生更快地學習，並提醒教師注意問題，供應鏈經理整合端到端解決方案，以應對採購和分銷挑戰。
有些企業剛開始他們的實現之旅，而另一些組織正在努力理解其影響，因此了解技術所擁有的全部廣度和潛力是至關重要的，特別是當它作為一種競爭優勢時。
許多企業組織在技術採用方面與內部慣性作鬥爭，這種規模的變化會破壞典型的日常流程。了解和重新評估日常業務是找到最無縫的前進路徑的必要條件。
預計在採用的早期階段會遇到一些阻力，這是由於內部對變化的僵化而造成的常見障礙，特別是在公共部門或醫療保健行業，它們經常停留在過時的工作方式中。挑戰標準的業務流程，鼓勵領導者採用新的思維和操作方式是至關重要的。
有很多方法可以充分利用科技的潛力。從確定痛點開始，展示技術如何緩解問題，簡化操作，並揭示改善客戶結果的方法。這可能包括分析行為，以建立複雜的客戶流失模型，並提供深入的可視性，以了解他們將業務轉移到其他地方的可能性。或者，團隊可以將機器學習應用到客戶服務資訊中，以確定危險訊號或共同關注的問題。
負責任地、有效地採用人工智能會引出關鍵的、數據驅動的問題：內部如何使用數據?人工智能模型建立在不同的資料集上嗎?我們如何在整個組織中利用AI?
回答這些問題需要一種資料第一的心態。今天最成功的公司已經開始獲取策略性內部數據，如效能、客戶體驗和歡迎可擴展性和可訪問性的業務結果——數據越多，人工智慧在企業中的應用就越多。
例如，Spotify公司的DiscoverWeekly播放清單就是資料驅動的人工智慧方法如何創建串流內容推薦的最佳範例。透過建立一個基於數據驅動的洞察和實踐的基礎，像Spotify這樣的組織可以顯著提高客戶忠誠度，同時洞察用戶習慣和收聽偏好，從而塑造公司的未來。
人們很容易迷失在技術的承諾和宣傳中，但要從小處著手，尤其是在你的人工智慧之旅的開始。尋找增強體驗的方法，並考慮在哪些方面可以減輕單調的任務。在製定策略時，使用數據洞察來確定流程改進，以節省時間、降低成本和減輕工作負載。
醫療保健部門就是一個很好的例子。醫療保健組織越來越依賴人工智慧來完成電子記錄保存等任務，傳統上這是一個耗時且容易出錯的過程。採取一種緩慢的、有系統的方法將新技術應用到工作流程中，而不是顛覆每個流程，確保團隊成員對新的工作方式保持開放態度。
任命一個了解該技術的應用和潛在機會的人工智慧冠軍或專門團隊，是推動人工智慧在工作場所的基石。
任命一個了解該技術的應用和潛在機會的人工智慧冠軍或專門團隊，是推動人工智慧在工作場所的基石。隨著採用的增加，這些團隊可以作為首選資源，特別是與特定業務線相關的。
建立一個由知識和倡導者組成的內部力量也可以顯著增加對新技術的舒適感、開放性和興奮感。如果沒有這些專門的團隊，企業更有可能在採用人工智慧方面遇到困難，失去人工智慧本來可以提供的任何潛在競爭優勢。
人工智慧革命還遠遠沒有完成。這只是開始。
隨著數位轉型及其革命的不斷發展，那些早早開始這段旅程的組織將走在變革的最前沿，遠遠超過那些等待變革的組織。人工智慧轉型也是如此。除了提高效率、減少成本和停機時間，人工智慧還能讓我們做以前不能做的事情，歡迎大規模創新。
適當地在整個企業中實現人工智慧，使區分一個業務與另一個業務成為可能。要讓你的組織獲得長期的成功，首先要明確在哪裡採用和實施人工智慧，透過人工智慧擁護者的幫助獲得內部認同，不要嘗試太多、太快。透過採取深思熟慮的、數據驅動的方法，企業可以進入並在未來的人工智慧革命中脫穎而出。
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