人工智能 (AI) 已成为一种改变游戏规则的技术，有可能改变我们的生活和工作方式。作为一名拥有 9 年人工智能开发经验和 6 年人工智能战略咨询经验的人工智能顾问，我亲眼目睹了人工智能的变革潜力，以及未做好准备的陷阱。
想象一下，一家电子商务巨头在库存管理方面苦苦挣扎，一家时尚零售商淹没在客户偏好数据中，或者一个在线市场努力应对欺诈检测。这些场景曾经被认为是不可避免的电子商务挑战，现在正在被人工智能的力量所改变，包括先进技术，如 大语言模型 （法学硕士）和检索增强生成（RAG）解决方案。然而，对于许多组织来说，人工智能集成的道路仍然不明确，充满障碍并错失机遇。
人工智能提供了巨大的潜力，但如果没有明确的战略，企业常常会发现自己迷失在可能性的海洋中，无法将人工智能的能力转化为有形的价值。每次转型都始于愿景或战略。为了让事情变得更容易，我构建了一个框架，它将帮助您逐步制定人工智能策略，使这个过程尽可能顺利。让我们将其分解为几个步骤。
人工智能战略发展框架
1. 定义您的人工智能愿景
想象一下，一家大型电子商务平台的首席执行官艾玛坐在办公室里，周围都是有关转化率下降和客户获取成本上升的报告。她知道人工智能可能是答案，但从哪里开始呢？
旅程开始于 定义清晰的人工智能愿景 并使尖端技术与核心业务目标保持一致。
对于艾玛的电子商务公司来说，这可能会转化为三个战略目标：
- 通过个性化购物旅程增强客户体验
- 优化库存和供应链运营以降低成本
- 开发新的人工智能驱动功能以在竞争中保持领先地位
但没有具体细节的愿景只是一个梦想。这就是价值驱动因素的用武之地。将价值驱动因素视为人工智能愿望和现实世界影响之间的桥梁。
对于电子商务公司来说，这些可能包括：
- 业务增长：人工智能驱动的产品推荐可提高平均订单价值
- 客户成功：LLM 支持的聊天机器人和虚拟购物助理提供 24/7 客户支持
- 成本效益：自动需求预测以优化库存水平
通过定义这些价值驱动因素，艾玛现在已经将“使用人工智能”的模糊概念转变为具有明确、可衡量结果的重点战略。
当您需要想法来启动时，请使用以下价值驱动因素图：
2. 识别和评估人工智能用例
有了愿景，就该具体化了。这就是许多公司举步维艰的地方，要么被各种可能性淹没，要么专注于流行但不切实际的应用程序。
让我们回到我们的电子商务公司。艾玛组建了一支多元化的团队——数据科学家、产品经理、客户服务代表和物流专家——进行人工智能用例头脑风暴会议。
想法开始流动：
- 个性化产品推荐的预测模型
- 利用计算机视觉对时尚单品进行人工智能驱动的虚拟试穿功能
- 用于优化利润的动态定价引擎
- 由法学硕士支持的产品描述和营销文案内容生成系统
- RAG 智能知识库解决方案可协助客户服务代表
但并非所有的想法都是平等的。这就是评估和优先顺序变得至关重要的地方。
把它想象成一场人工智能国际象棋游戏。每个用例都是板上的一个部分。您不仅需要考虑其个体优势，还需要考虑它如何融入您的整体战略。
团队根据两个关键因素评估每个用例：
- 商业价值：这会对我们的战略目标产生重大影响吗？
- 复杂：我们有数据、技能和基础设施来实现这一目标吗？
他们将用例绘制在矩阵上：
- 快速获胜 （高价值、低复杂度）：个性化产品推荐引擎
- 高潜力 （高价值，高复杂性）：LLM驱动的内容生成系统
- 低优先级 （低价值、低复杂度）：AI生成的产品描述工具
- 没有利润 （低价值，高复杂性）：基于区块链的忠诚度计划
专注于快速获胜以建立动力，但不要忽视那些可能改变游戏规则的高潜力项目。
3. 执行人工智能项目
掌握了优先级用例后，就到了最后行动的时候了： 执行。但正如任何经验丰富的人工智能专业人士所知，这才是真正的戏剧性展开的地方。
执行不是一次性事件。这是一个持续学习、适应和改进的过程。
AI 项目的典型工作流程包含以下阶段：
人工智能成熟之旅
随着公司在人工智能之旅中取得进展，他们通常会经历人工智能准备的五个阶段。了解这些阶段可以帮助组织评估他们当前的地位并规划他们的前进道路：
- 意识:
- 组织认识到人工智能的潜力，但缺乏明确的战略。
- 人们普遍对人工智能感兴趣，但没有具体计划或专用资源。
- 人工智能计划（如果有的话）是临时的，与核心业务目标无关。
- 重点是学习和探索人工智能的可能性。
- 积极的:
- 公司开始尝试人工智能项目，通常从试点项目开始。
- 对人工智能人才和技术的投资不断增加。
- 初始用例被识别并确定优先级。
- 组织开始开发人工智能治理框架。
- 重点从学习转向实践，尽管是以受控的、实验性的方式进行的。
- 操作:
- 人工智能项目从实验环境转向生产环境。
- 人工智能计划和业务目标之间存在明显的一致性。
- 组织建立专门的人工智能团队或卓越中心。
- 人工智能开始提供可衡量的商业价值。
- 重点是扩展成功的人工智能项目并将其整合到核心运营中。
- 系统化:
- 人工智能深度融入业务的多个方面。
- 公司范围内有一个具有清晰治理结构的人工智能战略。
- 组织开发先进的人工智能功能，包括定制模型和解决方案。
- 人工智能为各种业务职能带来了巨大的价值。
- 重点是人工智能应用的持续改进和创新。
- 变压器:
- 人工智能成为组织 DNA 的核心部分，重塑其本质。
- 公司利用人工智能创建新的商业模式并进入新市场。
- 整个组织都有一种人工智能驱动的创新文化。
- 人工智能显着增强了公司各个层面的决策能力。
- 重点是保持人工智能的领先地位并突破人工智能的可能性界限。
每个阶段都建立在上一个阶段的基础上，代表着人工智能成熟度的进步。组织可能会发现自己处于不同的业务阶段或以不同的速度前进。
如果你不是在探索 人工智能在工作中，您正在为您的竞争对手提供领先优势
成功的人工智能实施依赖于三个基本支柱： 人员、数据和基础设施。
无论具体用例或行业如何，这些构成了任何有效人工智能策略的基础。
1. 人
人的因素对于人工智能的成功至关重要：
- 建立一支具有多元化技能的团队，包括数据科学家、机器学习工程师和领域专家。
- 确保强大、富有远见的领导层了解人工智能的潜力和局限性。
- 培育一个人工智能友好的环境，鼓励数据驱动的决策和实验。
- 投资于针对专家的持续人工智能教育以及针对所有员工的一般人工智能素养。
- 促进技术和业务团队之间的跨职能团队合作。
2. 数据
数据是燃料 为人工智能提供动力：
- 确保数据准确、完整且足够用于您的 AI 模型。
- 利用不同的数据源获得更强大的人工智能解决方案。
- 让数据轻松可用，同时保持安全和隐私。
- 实施道德数据实践并遵守隐私法规。
- 制定数据收集、存储和使用的全面计划。
3. 基础设施
正确的基础设施支持人工智能的开发和部署：
- 计算资源：为 AI 工作负载确保足够的 CPU/GPU 功率。
- 人工智能平台：投资支持整个人工智能生命周期的工具。
- 简化生产中部署和管理人工智能模型的流程。
- 可扩展性和安全性：确保基础设施能够随着您的人工智能计划安全增长。
这些支柱是相互关联的——忽视其中一个支柱就会损害其他支柱。解决这三个问题的平衡方法是为人工智能成功奠定坚实基础的关键。随着组织在人工智能之旅中取得进展，他们必须不断发展和加强这些支柱，以充分利用人工智能的变革潜力。
不要忘记人工智能的投资回报率
在关注人工智能成功的三大支柱——人员、数据和基础设施的同时，至关重要的是不要忽视最终目标：产生有形的商业价值。这就是投资回报率 (ROI) 发挥作用的地方。
人工智能计划中投资回报率的重要性
- 理由：ROI 有助于向利益相关者证明人工智能投资的合理性，并确保人工智能项目的持续资金。
- 优先顺序：计算潜在的投资回报率有助于根据预期影响对不同的人工智能计划进行优先级排序。
- 测量：ROI 提供了一种超越技术指标来衡量人工智能项目成功与否的具体方法。
- 结盟：关注投资回报率可确保人工智能计划与更广泛的业务目标保持一致。
- 持续改进：跟踪投资回报率可以迭代改进人工智能解决方案，以最大限度地发挥其业务影响。
计算人工智能项目的投资回报率
虽然衡量人工智能的投资回报率可能具有挑战性，但请考虑以下方法：
- 直接财务影响：衡量人工智能解决方案直接带来的成本节省或收入增加。
- 运营效率：量化人工智能实施所节省的时间或生产力的提高。
- 客户价值：评估人工智能驱动的客户满意度、保留率或终身价值的改进。
- 战略优势：评估人工智能如何促进竞争差异化或市场地位。
AI 投资回报率评估技巧
- 设定明确的目标：从一开始就为每个人工智能计划定义具体的、可衡量的目标。
- 从小事做起：从试点项目开始，在扩展之前展示价值。
- 持续监控：实施系统来跟踪人工智能性能和业务随时间的影响。
- 要有耐心：人工智能的一些好处可能需要时间才能实现；考虑短期和长期影响。
- 超越数字：考虑无形收益，例如改进决策或增强客户体验。
请记住，虽然三大支柱——人员、数据和基础设施——为人工智能的成功提供了基础，但投资回报率确保了这一基础转化为真正的商业价值。通过将投资回报率放在人工智能战略的最前沿，您可以确保您的人工智能计划不仅利用尖端技术，而且还能推动有意义的业务成果。
当我们结束人工智能战略框架之旅时，很明显，人工智能的成功之路既不短也不简单。它需要远见、周密的计划和不懈的执行。但对于那些成功走上这条道路的人来说，回报可能是变革性的。
人工智能革命已经到来。问题不在于您的业务是否会受到影响，而在于您将如何塑造人工智能驱动的未来。有了坚实的战略和对持续学习和适应的承诺，可能性是无限的。
每个人工智能的成功故事都是从一步开始的。
特色图片来源: 表意文字人工智能
