如何开发您的人工智能（AI）策略

AI 策略定义了将人工智能集成到业务中的路线图，以提高运营效率。人工智能可以用于创建高效的商业产品和服务。它可以通过自动化重复性任务来优化业务流程。但是，要实现人工智能的潜力，组织需要一个战略计划来确定其人工智能成熟度，列出挑战并跟踪其进度。

人工智能深刻地影响了商业格局并推动了创新。人工智能 市场规模在 2021 年约为 3300 亿美元，预计到 2029 年将约为 1.4 万亿美元，增长率为 20.1%。此外，Gartner的一项研究发现：

• 80% 的商业高管认为人工智能自动化可以应用于任何商业决策。
• 72% 的高管报告称，他们拥有或可以获取所需的人工智能人才。
• 54% 的人工智能应用程序成功地从试点转移到生产。

在本博客中，我们将探讨什么是人工智能策略，其规划和执行阶段，以及其益处。

什么是人工智能策略？

没有人工智能策略就开始人工智能项目将导致复杂性、模糊的期望、不必要的延迟和最终的项目放弃。组织需要定义其人工智能需求、所需资源和时间表，以建立一个可行的人工智能策略来指导业务增长。

阶段 1 – 商业计划和人工智能

商业战略和人工智能战略

组织制定人工智能策略的第一步是确定其目标和目标。组织应该重新审视其商业战略，并将其与人工智能战略保持一致。在此步骤中，组织应该回答以下问题：

• 我们的商业目标是什么，人工智能如何帮助我们实现它们？
• 我们为什么和在哪里使用人工智能？
• 执行人工智能策略需要什么样的资源和多少资源？

确定用例

确定用例是上述问题的自然过渡。在此步骤中，组织应该确定其痛点。为此，组织应该列出 3-5 个相关用例，根据其重要性对其进行排名，并选择那些可以帮助实现重要商业目标或最小化主要商业问题的用例。例如，计算机视觉可以在医疗保健中用于医疗图像（例如 CT 扫描）分析。

阶段 2 – 执行（可行的人工智能策略的步骤）

数据策略

没有数据就没有人工智能。数据是组织的资产。数据策略指的是组织管理其数据的综合计划。公司应该确定其数据源、存储它们、更新它们并将其用于商业目标和人工智能/机器学习管道。在制定人工智能策略时，公司应该将其数据策略与人工智能策略保持一致。

审计和风险评估

人工智能应用程序需要在变量（如颜色、性别或种族）发生变化时保持中立。有偏见的人工智能应用程序可能会造成危害。为了法律、道德和社会考虑，需要进行彻底的风险评估。

为此，审计员使用人工智能框架、数据法规和人工智能伦理来 审计 人工智能/机器学习管道。通过对机器学习管道进行风险评估，组织 建立信任 其人工智能系统。

技术基础设施

技术基础设施指的是人工智能策略所需的硬件和软件。在此步骤中，组织确定构建人工智能系统所需的计算能力、编程库、框架、云计算服务、数据处理和分析工具以及部署工具。

熟练人力

组织需要确定构建人工智能系统所需的团队。数据工程师、数据分析师、数据科学家、机器学习工程师、软件工程师和人工智能架构师都是构建人工智能应用程序所必需的。组织应该将人才需求传达给人力资源团队，以了解和弥补知识差距。根据组织需要的人工智能产品类型，人才招聘会有所不同。对于语言模型，需要具有自然语言处理（NLP）专业知识的员工，对于对象检测和定位，需要具有计算机视觉（CV）专业知识的员工。

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实施

一切就绪后，即可执行计划。实施包括以下步骤：

• 数据收集
• 数据预处理
• 数据分析
• 建模和评估
• 部署

人工智能架构师了解组织的人工智能目标，并领导团队。数据分析师从数据工程师那里接收数据并对其进行预处理。预处理和分析后，数据分析师将关键见解与团队和利益相关者共享。机器学习工程师为建模制定适当的验证策略。一旦选择了最佳结果的模型，软件工程团队就会选择一个安全的平台来部署该模型。部署后，模型将被持续监控和更新以实现期望的结果。

拥有人工智能策略的益处

提高效率： 人工智能在决策中是高效的，可以自动化重复性任务。通过自动化单调的流程，员工可以专注于高价值任务。

清晰度： 清楚定义的人工智能策略创建了一个易于遵循且可能成功的路线图。在人工智能策略中，团队中每个人的角色和职责都被传达。另外，它提高了利益相关者在项目中投资的信任。
竞争优势： 拥有人工智能策略提供了不成比例的优势。例如，使用人工智能应用程序的审计公司将工作得更快，并因此做更多的业务。

人工智能策略 – 未来之路

人工智能策略是组织将人工智能集成到其商业战略中的综合计划，与数据策略齐头并进。人工智能生态系统将继续以指数级的速度增长，尖端的研究方法、海量的数据和巨大的计算资源将催化这种增长。组织需要跟上这种步伐，并修改其人工智能策略，以充分利用人工智能的繁荣。

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