人工智能（AI）行業充斥著專業術語。這使得那些正在探索這些技術的潛力以支持其業務的人很難穿過噪音并實施成功的AI戰略。

特別是早期階段的企業可能會擔心他們會在采用人工智能的競賽中被拋棄。在2015年至2019年的短短四年時間里，實施人工智能的企業數量增長了270%，給人的感覺是，那些落后的企業將很快被投資于新興技術的企業所取代。

毫無疑問，人工智能有望為早期采用者帶來非常真實的優勢。然而，只有在有效利用AI工具集的情況下才會如此。考慮到這一點，以下是我對那些正在試水并考慮在人工智能上大干一場的組織的建議。

你的企業準備好迎接人工智能了嗎？

要問的第一個問題可能是一個顯而易見的問題，但當企業被不斷發展的數字創新趨勢的興奮所包裹時，它經常被忽視。也就是說，您的企業在此刻是否對AI解決方案有明確的需求？

雖然有無數的例子表明人工智能在增加收入和效率方面產生了令人印象深刻的結果，但現實情況是，這些技術仍處于萌芽階段，很難知道它們是否適合你的特定情況。為人工智能而投資人工智能，更多時候會把事情搞得過于復雜，無法實現你的目標。

企業領導者應該明確他們試圖用AI解決的問題。一旦確定，他們就應該考慮是否可以通過其他手段解決這些問題。我鼓勵決策者質疑人工智能如何在不借助新技術的情況下，在內部已經可以改進的基礎上，支持員工和核心業務流程。如果你得出的結論是，增強數據分析是改善運營的關鍵，那么可能是時候投資了。

許多供應商將他們的產品標榜為 "人工智能驅動"，而往往他們的產品并不比傳統的非人工智能軟件解決方案更復雜，這讓事情變得更加復雜。為了確信他們得到了他們支付的東西，企業應該尋找能夠證明價值證明（POV）的AI開發人員和供應商。在要求前期的財務承諾之前，這些組織應該能夠向客戶確切地展示他們將如何從他們的產品中受益--特別是如果你正在走定制產品的路線，針對你的個人業務進行定制。

可靠的人工智能供應商會花時間評估你的流程和數據，了解他們的產品如何提供新的機會，對已經發現的差距提出具體的解決方案，然后勾勒出詳細的人工智能戰略，使你的組織更上一層樓。AI專家應該能夠利用您的數據、您獨特的運營模式和您的長期目標，引導您找到一個能夠賦予您的業務并產生良好投資回報的解決方案。

讓您的數據井然有序

沒有好的數據，就沒有好的人工智能。因此，企業應該獲得他們的數據，以便放心，當它生效時，他們將準備好管理他們選擇的系統。對于人工智能和機器學習(ML)，重要的是正確的信息正在被捕獲和適當處理--這將訓練模型，使其能夠提供明智的見解并做出有價值的預測。

數量和質量在這里都很重要。你擁有的數據越多--不管是關于你的客戶還是你的內部事務，而且越詳細，結果就越好。有了一個經過測試的收集數據和保持數據的過程，企業將更好地準備好充分利用新的AI解決方案。

穩扎穩打，方能勝券在握

想要在一次大躍進中轉變業務流程，并一次性將人工智能引入組織的每個方面，這可能很有誘惑力。然而，一個成功的戰略將經過精心策劃，并分階段有效執行。

一旦你決定人工智能適合你，那么實施過程就應該從制定預期目標清單開始。新技術應該分小階段引入，以確保在出現任何磨合問題時能夠熨平。如果已經根據您的需求建立了一個定制的人工智能解決方案，那么這也將確保在將其推廣到業務的不同領域之前，可以在需要的地方進行調整。

企業領導者也最好讓所有員工都了解并接受最新的培訓，以幫助他們在利用新技術時得心應手。企業必須確定其內部是否具備實現項目目標所需的技能，如果具備，則必須確定其是否具備實現項目目標所需的技能。