随着人工智能能力的加速，有效实施成为浪费投资和转型成功之间的区别。在分析了数百个初创公司的人工智能部署后，我提炼出了创始人和领导者应该牢记的关键建议。
1. AI战略基础
- 从问题开始：在探索人工智能解决方案之前定义具体的业务挑战，而不是相反。
- 构建或购买决策：根据您的竞争优势评估是否开发自定义模型或利用现有人工智能平台。
- 了解 AI 影响曲线：认识到 AI 实施遵循 S 曲线，在提供指数回报之前具有初始设置成本。
人工智能是达到目的的手段，而不是目的本身——始终从业务问题开始
2. 实施方式
- 首先选择狭窄的用例：从重点突出、影响力大的应用程序开始，而不是尝试组织范围内的转型。
- 优先考虑易于部署：选择能够最大限度地减少集成挑战和技术债务的工具和方法。
- 创建反馈循环：设计能够随着使用不断改进并提供清晰的性能指标的系统。
从狭窄的、高影响力的用例开始，然后扩展到更广泛的应用程序
3. 数据策略
- 数据质量胜过数量：投资于数据清洁度和相关性比简单地收集更多数据能带来更好的结果。
- 构建数据护城河：开发专有数据资产，随着时间的推移不断改进并创造可持续的竞争优势。
- 避免数据孤岛：创建统一的数据架构，允许人工智能系统访问整个组织的相关信息。
4. 团队架构
- 培养人工智能素养：确保所有领导者了解人工智能的功能和局限性——技术流畅性现在是一项核心业务技能。
- 嵌入人工智能专业知识：要么聘请专业人才，要么与可以指导实施的专家合作。
- 平衡集中式和嵌入式团队：创建中心辐射模型，其中核心人工智能专业知识支持特定领域的实施。
人工智能素养现在是所有企业领导者的关键能力，而不仅仅是技术团队
5. 资源分配
- 切合实际的预算：在 ROI 实现之前规划大量的前期投资 – AI 项目通常需要 2-3 倍的初始估计资源。
- 管理计算成本：实施监控和优化以防止基础设施费用失控。
- 将人工智能视为资本，而不是费用：将人工智能投资视为随着使用而不是一次性成本而增值的长期资产。
6. 道德考虑
从一开始就实施道德护栏，而不是事后才想到
7. 进入市场策略
- 价格以价值而非成本为基础：人工智能产品的定价应基于其提供的价值，而不是开发成本。
- 销售前教育：投资于客户教育，帮助他们了解人工智能如何改变他们的工作流程。
- 展示具体的投资回报率：提供清晰的指标，显示人工智能实施的实际业务影响。
8. 扩展人工智能能力
- 创建良性数据循环：设计系统，通过使用可以改进产品，创造网络效应。
- 避免人工智能清洗：专注于真正的转型，而不是出于营销目的的肤浅的人工智能集成。
- 平衡创新和可靠性：创建将经过验证的应用程序与实验计划相结合的组合方法。
最成功的人工智能实施创造了良性循环，其中使用改进了产品
有效的人工智能实施并不是采用最新技术，而是系统地应用这些功能来解决有意义的业务问题。最好的初创企业领导者认识到，成功的人工智能部署需要采用涵盖战略、数据、人员、道德和商业模式的整体方法。