企業家貢獻者表達的意見是他們自己的。
這是一個關於過度思考危險的案例研究。 許多企業都陷入了試圖利用人工智慧解決複雜問題的困境，而不是專注於人工智慧可以快速提供價值的明顯機會。 這又回到了這些公司領導者看待人工智慧的基本方式——它是一種工具還是一種威脅？ 部分問題在於人們意識到人工智慧可以做很多事情。 儘管如此，對誤導措施的恐懼仍然讓許多企業像車燈下的鹿一樣被凍結。
企業只有透過實踐並找到最佳用例，才能開始克服人工智慧潛力的任何不確定性。 亞馬遜就是您尋找靈感的最佳選擇。 其用於個人化行銷的人工智慧驅動推薦系統已成為電子商務中最普遍的功能之一。
此功能利用客戶購買歷史記錄中的數據，利用人工智慧來分析客戶的行為模式，並根據他們的喜好推薦適合他們的產品。 該功能非常成功，消費者在亞馬遜上購買的商品中有 35% 來自這些推薦，該功能從此成為行業基準。
儘管亞馬遜規模龐大，但它的成功表明，當人工智慧實施得當時，就沒有什麼好害怕的，一切都會有收穫。 然而，我看到企業沒有明確的人工智慧最佳實施路徑，卻陷入了停滯狀態，無法取得進展或看到成果。 為了幫助解決分析癱瘓問題，我整理了一個關於如何利用人工智慧潛力的基本路線圖。
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擺脫這些誤解
我們路線圖的第一站是揭穿一些常見的迷思。 要開始您的 AI 之旅，請認真了解以下事項：
- 人工智慧不需要完美的數據。 誠然，數據為人工智慧提供動力。 但不存在完美的數據。 事實上，人工智慧最好的一點是它能夠在非結構化資料上蓬勃發展。 非結構化資料以前難以使用，現在代表尚未開發的潛力。 您有哪些業務數據可以證明什麼是「好」？ 報告、建議、計畫？ 將這些豐富的資源與正在解決的問題一起輸入到人工智慧中。 一旦模型了解了正在解決的問題以及什麼是好的，它就可以開始自行產生這些輸出。
- 您不必自己建造它。 在實施人工智慧計畫時，現成的解決方案可能是一個很好的起點，因為它們可以滿足大多數組織的需求。 眾多人工智慧產品正湧入市場。 花一些時間瀏覽他們的功能並觀看評論。 只要看看那裡有什麼就可以激發創新。
- 需要內部擁護者來推動人工智慧計畫。 與任何新舉措一樣，團隊必須投入並充滿熱情。 不要將人工智慧創新專案交給一個不願意參與的團隊。 我們都知道這將在哪裡結束。 找到你的冠軍，一個看到潛力並想要學習和成長的人。 如果你找到合適的領導者，你的計畫將會蓬勃發展。
向商界領袖傳達的主要訊息是從現在開始。 不要等待條件完美。 利用您現在可用的任何數據並專注於快速獲勝，為您的公司提供直接價值。
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確定快速獲勝
儘管從大局著眼可能很誘人，但為了找到快速的勝利，縮小你的注意力。 通常，這意味著要專注於手動、重複、耗時且經常容易出現人為錯誤的流程。 然後，應用人工智慧策略來識別資料中的模式和趨勢，例如客戶偏好、習慣和季節性趨勢。 在日常工作人員的幫助下，確定其中哪些與扭轉快速勝利最相關。
另一個技巧是瞄準數據可用性高的領域，例如客戶服務或人力資源，並找到人工智慧工具可以增加最大價值的較小的、可擴展的機會。 例如，人工智慧可以輕鬆提取最常見的客戶投訴主題，然後用於增強服務。 其他易於識別的快速勝利包括：
- 零售聊天機器人： Gartner 的一項調查發現，到2027 年，大約四分之一的組織將依賴聊天機器人作為主要客戶服務管道。 ，它們可以分析使用者資料和模式，並根據客戶的特定興趣提出產品建議。 此外，客戶將能夠在工作時間之外獲得有效的幫助，從而提高效率並減少客戶等待時間。
- 供應鏈管理： 人工智慧透過分析大量數據並做出準確預測，幫助企業優化供應鏈並更有效地管理庫存。 無論資料是否結構化，它都可以闡明客戶資料、填充計劃文件、突出顯示入庫供應，甚至起草計劃文件。
根據麥肯錫的報告，實施人工智慧供應鏈管理可以為早期採用者節省高達 15% 的物流成本，從而顯著優化庫存水準。 像這樣的例子表明，組織的人工智慧策略不應僅僅是技術升級，以與其業務目標保持一致，以便每個迭代舉措都應致力於實現商業利益。
價值清晰、風險低
想要在不斷發展的數位市場中蓬勃發展的公司很快就會充分利用人工智慧工具的全部潛力。 這包括生成式人工智慧，它對任何決策者來說都是強大的資產。 從大量數據中獲得見解，提供新鮮的聚會，並可以幫助許多高階主管避免決策中的偏見。
請記住，首先要專注於具有高影響力的機會，在這些機會中，人工智慧可以以最小的風險快速提供明確的價值。 這將有助於領導者擺脫分析癱瘓並開始實現人工智慧的實際好處。 從那時起，未來是不成文的，但它很可能屬於那些願意擁抱變化並適應新現實的人。
