CIO 人工智能指南
人工智能的基础
Gartner 将人工智能定义为应用先进的分析和基于逻辑的技术（包括机器学习）来解释事件、支持和自动化决策，并采取行动。
人工智能的常见定义侧重于自动化，因此通常无法明确 IT 和业务领导者可用的机会。人工智能是一种模仿人类表现的技术，通常是通过从中学习。
“ 寻找可以增加人际互动或专业知识的关键业务点 ”
人工智能最常见的错误是专注于自动化，而不是增强人类决策和交互。如果 CIO 只关注通过 AI 进一步实现自动化，他们就会错过实现更大个性化和差异化的隐藏机会。人工智能可以增强人类，因为它可以对信息进行分类，并以比人类自己完成的速度更快、数量更多的方式进行预测。
CIO 应该寻找关键的业务点，在这些点上，人际互动或人类专业知识可以增加价值。他们应该找到在大量数据中体现这种价值的例子，尤其是在数据包括他们希望影响的结果的情况下——客户互动记录客户的体验是否积极，购买者是否将商品添加到购物车，或者是否发现制动盘磨损了预测的量。然后他们应该考虑人工智能如何增强这些努力以创造更多价值。
潜在用例
人工智能技术涵盖了跨行业的广泛潜在用例。通常，常见的 AI 应用程序会实时分析上下文交互数据和历史数据。
以下是下一代用例示例：
- 零售：使用本地机器人将要求的物品（例如，不同尺寸、颜色）带给在更衣室等候的消费者。
- 销售：转录和分析在线销售会议和电话，并将销售电话浓缩为可操作的摘要。
- 财务：利用人工智能技术增强报税员的专业知识，以优化每位纳税人的纳税申报表。算法处理客户对问题的回答，文本分析师查看法律和监管变化。
- 安全性：基于智能图像分析，监控视频源以检测潜在或实际安全事件、确定其优先级并发出警报。
- 紧急服务：急救人员可以更快地识别受害者，从而加快医疗信息和急救的检索速度。
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评估 AI 成熟度
通常，人工智能用于增强现有的应用程序和流程。例如，它可能会自动执行决策或对复杂数据进行分类。这两个例子传统上都需要人工干预，因此会增加成本。但人工智能使企业能够加速这一过程。
要制定战略，请根据 AI 成熟度模型衡量您的组织。该模型可用作框架，以确定您的组织处于潜在增长曲线的哪个位置，与管理层沟通并决定需要采取哪些步骤。无论您的组织在地图上的哪个位置以及它必须走多远，请确保策略具有高度适应性，并有足够的实验空间。
在 AI 模型上选择一个位置
AI 很复杂，许多企业仍在研究如何实施该技术并从中获取价值。组织可以处于成熟度模型的任何位置，大多数目前处于意识阶段，少数处于转型阶段。
- 意识：关于人工智能的对话正在发生，但不是以战略方式进行的，也没有进行任何试点项目或实验。
- 活跃：人工智能出现在概念验证和可能的试点项目中。关于人工智能的会议侧重于知识共享和标准化对话的开始。
- 运营：至少有一个 AI 项目已进入生产和最佳实践，并且企业可以使用专家和技术。AI 有执行发起人和专门的预算。
- 系统性：所有新的数字化项目至少要考虑人工智能，新产品和新服务都嵌入了人工智能。流程和应用程序设计人员了解该技术。人工智能驱动的应用程序在组织内和整个业务生态系统中高效交互。
克服人工智能障碍
当被问及人工智能的主要障碍时，企业提到了寻找用例和定义战略、安全/隐私、风险和集成复杂性。近三个组织中的两个将寻找起点作为关注点。
在考虑预期的 AI 项目时间表与实际项目时间表时，这会进一步发挥作用。大多数组织都计划在两年内启动一个 AI 项目。但是，超过初始规划过程的组织估计需要四年时间。
组织需要为 AI 项目设定切合实际的时间表，并确保推进流行技术的愿望不会推翻现实的缺点和计划。除了其他后勤和战略挑战之外，炒作本身也可能是一个问题。
“人工智能项目因其范围和受欢迎程度、对其价值的误解以及所接触数据的性质而面临独特的障碍”
此外，很难确定 AI 项目的投资回报率，因为大多数组织在此过程中还为时过早，无法看到任何回报。大多数投资回报将体现在降低成本和提高效率上，因为这就是目前使用 AI 的方式。但是，随着企业对 AI 的期望和项目不断发展，该技术将逐渐成熟，从而产生更多变革性和战略性影响。
“人工智能项目因其范围和受欢迎程度、对其价值的误解、所接触数据的性质以及文化问题而面临独特的障碍，”安德鲁斯说。“为了克服这些障碍，CIO 应该设定切合实际的期望，确定合适的用例并创建新的组织结构。”
