正確部署AI需要五個步驟：評估數據戰略，調整利益相關者，評估技術可行性以及協調的道德規範。要了解有關AI準備就緒的五個基本原理的更多信息，並確保您在每一步都做到正確，請趕上這個VB Live活動。
Kaleido Insights的行業分析師和創始合夥人Jessica Groopman表示，AI目前市場規模約爲80億美元，但預計在短短几年內將超過1060億美元。由於市場上有這麼多產品，將小麥與穀殼分開是非常困難的，並且理解值得追求的是什麼，以及什麼只是另一個明亮，閃亮的炒作對象。
人工智能正在推動商業應用，並引發圍繞傳統客戶體驗的巨大變化，以及營銷人員，銷售代理和業務分析師如何使用數據的變化。它破壞了消費者與品牌互動的方式，以及品牌如何在他們想要聯繫的地點和時間找到消費者。自動化和人工智能影響客戶旅程的每個階段，從在研究階段引入視覺搜索和發現到新的和有影響力的客戶界面以及圍繞生物識別支付和麪部識別等體驗設計的交易。
“現在這個領域有很多嗡嗡聲和大肆宣傳，但是當你深入瞭解時，很少有企業能夠大規模地或跨多個業務部門這樣做，”Groopman說。“這些願望與實地發生的事情之間存在巨大差距。”
雖然大約80％的企業以某種形式運營人工智能，但在某些業務領域和生產領域，三分之一的項目實際上都取得了成功 - 許多企業只是試點證明不一定能看到光明的概念。麻省理工學院斯隆管理局最近的另一項調查發現，只有不到30％的公司採用任何類型的人工智能戰略，這可能與低成功率有關。
“但實現人工智能需要的不僅僅是瞭解具體的用例，”格羅普曼說。沒有必要的起點。公司正在各地開始。AI通常來自單個業務功能。有時它是一個創新團隊，有一個章程可以使用開源工具應用或測試一些新功能。有時，這是一個流氓業務分析師，他只想嘗試一些東西，或者可能已經分配了5％或10％的實驗時間。有時這是一個正式的程序，這裏說我們擁有最大，最乾淨的數據集。讓我們嘗試一些流程效率。但它經常從底部開始而不是從頂部開始，這是一種全新的方法。
“這就是說，重要的是公司確實有戰略，並認爲人工智能不僅僅是增加的另一個支柱或技術組成部分，而是作爲更廣泛的數據戰略的一部分，”她解釋道。“人工智能不是一個固定的。這不是一個不同的孤島。它基本上是關於利用數據做更多事情，嘗試新的軟件開發機制，新功能，新的預測功能，而不僅僅是歷史數據分析。“
雖然每個公司的戰略看起來都大不相同，但它也需要爲治理奠定基礎，以及爲充分利用這些投資（無論是數據還是應用程序或人才）進程的基礎。
Groopman說，公司傾向於專注於準備數據和準備數據管道，着眼於在未知的未來中某些模糊點聘用數據科學人才，但如果你回顧一下這些技術對業務和流程的影響或者產品轉型，你可以看到它比數據故事大得多 - 這是一個文化故事。
數據是一項要求，一個先決條件，但它是關於銷售AI的人，從領導到應該利用這些新見解或新信息的銷售人員。前線員工，客戶服務代理人，現場技術人員 - 應用程序前線的任何人。喜歡主題專家，無論是醫療保健醫生還是網絡安全專家，一旦您開始將決策自動化爲算法，這些專家就是必不可少的。最終用戶，他們的經驗需要融入機器學習模型的培訓。和設計師一樣，尤其是從UX的角度出發，也從系統和應用程序設計的角度出發。當然，產品領導者是將產品的核心需求傳達給領導者之間必不可少的聯絡人。
“我們浮出水面的其中一件事就是如何爲這些團體做好準備，”格羅普曼說。“他們是不同的。他們有不同的溝通需求和優先級，並且有如何真正準備這些不同角色的最佳實踐。正如你可能想象的那樣，準備前線員工與準備領導力看起來非常不同。“
Groopman說，開始向您的組織添加AI相對容易。通過供應商和開源提供的各種工具可用於開始試驗特定的挑戰，具體問題並從這些發現中學習。但是，就像人工智能不應該只是混合在一起一樣，人工智能的準備工作也不僅僅是一個蠢蠢欲動。相反，它必須被視爲組織首先對數據做的擴展或演變，然後在更廣泛的故事中進行研究。
“機器學習應該轉化爲企業學習，或者公司在這方面的學習，”格羅普曼說。“這不僅僅是技術構建。對人工智能的投資是對人的投資。人員是使這些工具更好，部署它們並理解它們，定義價值和分配指標的重要組成部分。我們和算法一樣固有。“
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觀看此在線講座並瞭解：
- 除了數據科學團隊之外，您需要做些什麼才能爲AI做好準備
- 現實世界的例子和研究成果
- 戰略AI實施的五大最佳實踐
演講嘉賓：
- 電子商務總監Nathan Decker，evo
- Natori公司總裁Ken Natori
- Jessica Groopman，Kaleido Insights的行業分析師和創始合夥人
- Rachael Brownell，VentureBeat主持人