多年来，商业领袖们一直被有关新兴人工智能应用的新闻淹没。随着生成式人工智能和大语言模型 (LLM) 等创新变得越来越流行，有关体力劳动消亡的思考也变得越来越普遍。在这个快节奏的环境中，许多企业领导者都在问自己：我的组织利用人工智能进行竞争是否为时已晚？
好消息是，现在开始利用人工智能还为时不晚，采用人工智能的方法正变得越来越有价值。
人工智能的兴奋仍处于起步阶段
2023 年 Gartner 技术成熟度曲线将生成式 AI 置于“期望过高的顶峰”，超出了该技术的最初触发点，但在幻灭的低谷之前（在此期间，AI 的兴奋可能会暂时消退）。这很重要，因为人工智能的早期应用并不总是现实的，而且企业人工智能还没有普及。据 Altair 称，大多数组织甚至还没有实施大规模的人工智能。超过三分之一 (36%) 的企业领导者预计在未来六个月内采用人工智能；另外 23% 的人预计明年会这样做。
人工智能跑道仍然开放。然而，希望利用人工智能的领导者必须尽快优先考虑人工智能的使用。
为负责任的人工智能奠定基础
不受监管的人工智能使组织面临多种风险，包括：
- 道德问题，例如偏见和歧视
- 安全风险，包括潜在的数据泄露和不安全的网络保护
- 问责问题，特别是如果人工智能利益相关者对技术的用例或预期影响不一致的话
麦肯锡表示，只有 32% 的组织尝试减少人工智能的不准确性，只有 28% 的组织正在解决网络安全风险。这种疏忽不仅仅是错失良机，还威胁到业务连续性。诸如此类的统计数据可以解释为什么 Altair 调查中近一半 (42%) 的受访者在过去两年中经历了失败的人工智能实施。
这些潜在的缺点不应阻止领导者完全实施人工智能。毕竟，不实施人工智能的风险也很严重，高性能的人工智能实施能够将单个工人的生产力提高 40%。这种提升为组织带来了竞争优势，尤其是在劳动力短缺的商业环境中。
高效实施人工智能的关键是谨慎和规划。领导者必须评估企业的组织、运营和业务挑战，并利用这些发现来指导智能人工智能战略。
从组织上来说，成功的人工智能实施需要部门间的协作和培训。利益相关者——包括领导者和生产力的日常驱动者——应该了解人工智能实施的好处。否则，员工的焦虑或错误信息可能会阻碍进展。
人工智能部署的运营挑战包括低效的手动流程和缺乏标准化。请记住，人工智能并不是解决现有技术效率低下问题的灵丹妙药。在实施之前，领导者必须评估他们的技术栈，确保所有相关软件都能相互联通。
从商业角度来看，不明确的人工智能应用会导致灾难。人工智能和机器学习 (ML) 投资应具有特定的 KPI。此外，所有投资都应采取分阶段的方法，在部署之前优先考虑坚实的数据基础。
管理数据以实现人工智能的成功
高质量的数据可以产生组织信任并有助于做出更好的决策。研究表明，值得信赖的数据还可以促进更好的客户满意度和创新，从而带来诸如收入潜在增加 29% 和运营成本降低 31% 等效益。
良好的数据管理实践——包括但不限于定期审计、主数据管理（MDM）解决方案和工作场所培训——可以显着改善人工智能成果。当提供准确、及时和全面的数据时，人工智能系统可以得出更好的结论，并提出更有利的组织改进建议。相反，依赖不准确数据的人工智能系统可能会在关键业务决策过程中提出误导性建议。
高质量的数据存储库应该位于中心且不重复。换句话说，所有利益相关者都应该能够快速访问相关信息，并且数据不应该有不必要的副本（不包括与安全相关的备份）。除了存储重复数据的费用之外，多个（且分散的）版本还会使人工智能系统感到困惑和负担过重——更不用说人类工人了。
未来是人造的
人类仍将是组织成果的主要驱动力，但毫无疑问，商业的未来包括人工智能联合办公。随着越来越多的高管转向人工智能来解决效率低下和劳动力短缺等重大问题，向抵制者传达的信息很明确：现在就是开始起草人工智能计划的最佳时机。幸运的是，凭借正确的技术栈、态度和数据管理策略，现在开始的领导者可以在未来两年内取得切实而显着的成果。