2020年10月22日
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5的习惯组织成功的人工智能
得贡献者:帕内塔
组织需要多样化的团队,执行赞助和更少的概念证明最强大的人工智能(AI)项目。
将近一半的首席信息官表示他们现在使用人工智能(AI)或打算在未来12个月内。但如何使人工智能核心能力还是与大多数组织。董事会,首席执行官和客户想要使用AI权力真正改善客户和雇员的经验。
“这听起来可能违反直觉的,但做尽可能少的概念证明(poc)”
促进积极的习惯从技术得到最好的价值是一个重要的方法,使之更普遍。
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“你习惯是有意的是理解如何解决关键AI在现代能力,”说些微安德鲁斯期间,尊敬的副总裁分析师,他在虚拟的会话Gartner研讨会/ Xpo 2020®。“想想这些习惯的方式是战略;它会带来巨大的不同。”
习惯一:使用mixed-role AI团队每一个人工智能项目
组织效能最高的人工智能业务战略的一个组成部分使用mixed-role所有人工智能AI团队计划。这些组织坚信,将人工智能业务计划是提供价值的方式。两个团队的多样性和多样性是如何应用的所有计划是关键。
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习惯二:投资品种mixed-role团队(如果你必须训练成员)
组织,人工智能已经“重大价值”角色在AI团队增加了14%。这是最常见的角色像人工智能研究人员和数据科学家因为AI总是来源于数据。另外,它是关键的技术头脑这些角色带来一个AI的团队。
此外,像项目经理角色,战略家,应用程序设计人员和其他思想和背景的多样性是至关重要的这类工作需要。不同的背景和观点AI将会改善AI伦理,向客户了解人工智能的价值,它应该如何使用,它可以产生最大的影响。这将使团队交付重要的商业价值。
习惯3:包括高管的战略和资金
组织分配人工智能的预算在c级企业功能几乎是两倍达到成熟度等级4。将预算与赞助商在高公司层面意味着行政提供了一种组织需要什么,所以AI团队可以解决的声音解释了AI对组织的价值。他们可以交流,在管理层层面,数据如何将业务策略和企业目标。
习惯4:AI有目的和测量它
组织衡量金融或风险影响人工智能项目更有可能比那些不成功的。拥抱指标允许组织展示如何使用人工智能在整个企业通过强调其在某些特定领域的益处和风险。例如,分析视频或图片的能力可能会在安全领域,但随着一些成熟可以用来分析组织的存在或了解客户对产品的品牌。
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这并不是说每一个项目都必须保证一个积极的投资回报率,但无论结果如何,必须测量看到什么是可能的。
习惯五:限制poc的数量
这听起来可能违反直觉的,但做尽可能少的概念证明(poc)。过去几年,周围组织的一个关键消息听到AI是尝试一切,看看工作,然后专注于成熟的工作。然而,现在越来越了解人工智能的组织可以为他们做,当技术应该被避免。
组织现在探索人工智能在业务做poc少于20%的组织只有计划使用它。POC的深思熟虑的方法选择和部署将带来实实在在的利益。
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