如何制定您的人工智能（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。人工智能可以用来创建高效的商业产品和服务。它可以通过自动执行重复性任务来优化商业流程。但是，要实现 AI 的潜力，组织需要一个战略计划来确定其 AI 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，年复合增长率为 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。

在这篇博客中，我们将探讨什么是 AI 策略，其规划和执行阶段，以及其益处。

什么是 AI 策略？

没有 AI 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，最终导致项目放弃。组织需要定义其人工智能需求、所需资源和时间表，以建立可行的 AI 策略来指导业务增长。

第一阶段 – 商业计划和 AI

商业战略和 AI 战略

组织制定 AI 策略的第一步是确定其目标和目标。组织应重新审视其商业战略，并将其与 AI 策略保持一致。在此步骤中，组织应回答以下问题：

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

识别用例

识别用例是从上述问题自然过渡的步骤。在此步骤中，组织应识别其痛点。为此，组织应列出 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大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领域用于医疗图像（例如 CT 扫描）分析。

第二阶段 – 执行（可行的 AI 策略的分步骤过程）

数据策略

没有数据就没有人工智能。数据是组织的资产。数据策略是指组织管理其数据的综合计划。公司应识别其数据源、存储它们、更新它们并将其用于商业目标和 AI/ML 流水线。在制定 AI 策略时，公司应将其数据策略与 AI 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。因此，需要进行彻底的风险评估，以考虑法律、道德和社会因素。

为此，审计人员使用人工智能框架、数据法规和人工智能道德标准来 审计 AI/ML 流水线。通过对机器学习流水线进行风险评估，组织可以在其人工智能系统中 建立信任。

技术基础设施

技术基础设施是指为您的 AI 策略所需的硬件和软件。在此步骤中，组织确定计算能力、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等，用于构建 AI 系统。

熟练人力

组织需要确定构建 AI 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不同，人才招聘也会有所不同。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。

有关招聘帮助，请访问我们的最佳 AI 招聘公司 指南。

实施

一切就绪后，就该执行计划了。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。一旦选择了具有最佳结果的模型，软件工程团队就会选择一个安全的平台来部署模型。部署后，模型将被持续监控和更新，以实现所需的结果。

拥有 AI 策略的益处

提高效率： 人工智能在决策方面非常高效，并且可以自动执行重复性任务。通过自动化单调的流程，员工可以专注于高价值任务。

明确性： 清楚定义的 AI 策略创建了一个易于遵循且可能成功的路线图。在 AI 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对投资该项目的信任。

竞争优势： 拥有 AI 策略可以带来不成比例的优势。例如，使用人工智能应用程序的审计公司将能够更快地工作，并因此而开展更多业务。

AI 策略 – 未来方向

AI 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推动这种增长。组织需要跟上这种步伐，并修改其 AI 策略，以充分利用人工智能的繁荣。

想要更多有关人工智能的内容？请访问 unite.ai。