如何为人工智能提供商业案例

能的组织来说，并没有一种万能的商业案例。与其相反，商业案例需要针对特定的场景、问题陈述或使用人工智能方法和技术作为解决方案的一部分。

考虑到组织在采用人工智能的过程中面临的不同障碍，以下是首席信息官在为人工智能制定令人信服的商业案例时必须考虑的六个因素：

因素1：人工智能在不提供即时投资回报率的情况下可能成本高昂

分析项目的预期成本和收益是任何商业案例的关键组成部分。但是在实施人工智能项目时，并没有一个简单的答案。人工智能项目可能会显得成本高昂而没有获得直接收益，特别是在那些不习惯为新商业场景提供预算的组织中。

人工智能的回报价值与组织所追求的理想价值紧密相关。因此，人工智能项目的投资回报率受到三个关键因素的影响：

• 数字采用方面的优势：在数字采用领域的组织可以从人工智能中获得最大收益，因为他们在数字化转型方面具有天然优势。
• 人工智能投资的严肃性：组织对人工智能的投资不能敷衍了事，受益于人工智能的组织比竞争对手更早投入资金。
• 强大的管理支持：这与组织的文化密切相关，大多数成功的人工智能项目都有组织管理层的支持。

首席信息官在计算人工智能项目的预期成本和收益时必须考虑这些因素。预先告知利益相关者，随着解决方案范围的探索和完善，这些成本可能会发生很大变化。可能在没有明显好处的情况下传达中止人工智能项目的意愿。

因素2：人工智能需要独特的技术和人才

人才招募是组织在人工智能部署中面临的最大限制之一。对于早期采用人工智能的组织来说，满足人才需求最具挑战性，因为已经取得成功的组织可能会将包括内部和外部人工智能人才在内的招聘策略结合起来。

因素3：人工智能业务案例需要可评估的价值

尽早评估人工智能项目的业务价值至关重要。在Gartner公司的一项调查中，39%成功部署人工智能项目的受访者对风险因素进行了财务分析或进行了投资回报率分析。对于组织来说，要证明人工智能项目比传统的技术方法好得多，评估对于购买和批准至关重要。

为了确定人工智能项目的成功，除了简单的财务指标之外，可能还需要多个评估标准。例如，如果一个组织正在使用人工智能来增加客户总数，那么交互数量或客户交互结果可能是衡量成功的另一个指标。

首席信息官应该优先考虑从人工智能项目一开始就衡量成功的价值。积极主动地收集数据，并考虑包括超出财务数字的各种指标。

因素4：数据、训练和算法的重要性

人工智能使用分析算法来理解和处理复杂的数据。数据和算法之间的交互是人工智能商业计划的重要组成部分。理解、准备和完善人工智能数据的工作不仅仅局限于一个项目，而且可以用于构建许多模型，从而产生持久的效果。

成功的人工智能实施包括强大的数据和分析基础设施。首席信息官必须确保业务问题有足够的支持性数据用于预测，这些数据包含高管们期望在未来看到的模式。例如，如果组织做出的预测可能每季度变化一次，则其数据应跨越多年，以便能够显示每季度的变化。

（编辑：烟台站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!