实际指南：如何最大化您的AI投资

POV：您已经听说了很多关于AI的信息，并决定进行自己的研究。不管您转向哪里，专家都会阐述AI的益处和商业解锁潜力，因此您得出结论：是的，企业内部有一个商业案例可以为AI解决方案做出理由。

现在怎么办？

AI解决方案被利用在各种不同的方式中，从加强客户服务的机器学习工具到更好的个性化和产品推荐引擎，到物流和供应链优化工具，都是一个强大的理由。当成功集成时，AI技术可以带来巨大的投资回报率，导致销售额增加，客户满意度提高，运营流程简化，每年可以节省数千美元。考虑到这一点，预计到2025年，AI投资将超过200亿美元并不奇怪。

在许多情况下，公司在没有明确的实施路线图的情况下投资于AI。没有明确的实施路径就投资于AI解决方案，就像买了一辆高性能跑车却不知道怎么换挡。

让我们来看看企业在投资AI后应该采取的几个步骤，以确保成功实施，包括数据考虑、培训、最佳实践以及成功的推出如何改善整体客户体验。

数据在AI实施中的基本作用

查看当前一代AI和机器学习的应用，似乎已经解决了一个特定的问题：公司被数据输入淹没，无法手动将其转化为可行的见解。

但问题是，AI引擎的有效性取决于其构建的数据的强度和实用性。为了最大化任何AI投资，组织需要优化其数据的质量、数量和相关性。

坚实的数据基础可以通过三个阶段实现。

第一个阶段是关于开发一个基于AI系统特定应用的数据战略。在此阶段，品牌将定义哪些数据将被收集，如何存储，以及如何利用它们来支持AI计划。

确定关键数据源意味着了解公司期望其AI投资发挥的作用。例如，利用AI创建一个更强大和有效的产品推荐和个性化引擎，需要连接来自CRM的用户数据和来自产品信息管理（PIM）系统的产品数据。了解公司有哪些数据可用并确定任何盲点可以帮助构建数据收集计划。

从那里，品牌需要建立数据治理规则和实施数据质量保证、隐私合规和安全的框架。品牌还需要评估数据存储基础设施，并可能投资于可扩展的解决方案——实施AI引擎可能需要大量数据。

有了坚实的数据战略，下一个阶段就是数据上船和初始化。将数据上船到AI系统是一个需要仔细规划和执行的关键步骤。目标是简化数据集成流程，以使AI模型能够有效地从数据中学习。

但在数据上船之前，需要预处理以删除不一致或冲突和不相关的信息，并格式化以确保与AI算法的兼容性。这个过程可能很繁琐，但有了适当的规划和对哪些相关数据将被导入的坚实理解，它应该是可管理的，甚至对于小型团队也是如此。

而且，这个初始化过程只需要做一次。数据预处理后，下一步就是自动化数据管道，以便为AI系统提供格式化的相关数据，并最小化手动干预。从那里，系统只需要监控质量并配备跟踪数据版本随时间变化的协议。

最后，投资于AI需要在数据方面进行持续的维护和优化。通过不断监控AI的性能并从客户那里收集关于他们与AI交互的反馈，公司应该始终在寻找改进AI实施过程和持续集成的方法。当AI系统代表着如此巨大的投资——带来巨大的收益——时，通过最佳的数据实践给它最好的成功机会是很有道理的。

AI识读能力对于长期项目成功是必要的

如果您处于管理职位，很容易通过玫瑰色眼镜看待AI。看到商业潜力可能会遮蔽这样一个事实：团队成员可能会抵制接受新系统和新技术，特别是那些一些工人认为对他们的工作构成威胁的技术。事实上，一个皮尤研究中心的研究显示，超过80%的美国人对AI的崛起感到混合或负面的情绪。

一旦企业决定投资于AI解决方案，第一步就是明确定义AI将发挥的作用，并将该角色透明地传达给员工。当员工了解AI的潜力和实用性时，它将消除训练他们充分利用该技术的摩擦点。

有效的AI采用还需要不同团队和学科之间的协作。鼓励这种协作的一种方法是组建具有多样化技能的团队，以多种角度解决AI项目。创建论坛并利用现有的通信渠道来分享AI见解、最佳实践和成功故事，可以在整个团队中建立更多的热情。

归根结底，充分利用AI投资需要是一个组织从上到下的决定。高层领导需要支持该项目，并在整个团队中传达这种热情。

充分利用您的AI投资

尽管许多销售推销说什么，实施AI解决方案并不是容易的。它需要规划、组织买入和培训。当成功执行时，它可以对用户体验、组织功能和更多方面产生变革性的影响。

从实际角度来说，充分利用AI投资归结为三件关键的事情。首先，定义明确的目标将帮助组织规划实施并了解AI的成功是什么样的。接下来，记住并不是所有事情都需要在第一天完成。采取迭代的实施方法可以减慢过程，并确保您的团队和技术同步工作。

最后，AI并不是一种万能的解决方案，尤其是在刚开始时。AI的真正成功需要监控和评估，复制成功，优化它们。AI是一种长期战略，其价值可以对企业产生游戏规则的改变。以智能和谨慎的方式对待它可以帮助真正解锁这一重大投资。