人工智能现已成为干流。各行各业的公司都展开了成功的概念验证，乃至成功地在生产中布置了人工智能。一些企业乃至现已施行了他们的人工智能和机器学习战略，而且各种项目在整个企业中激增，一起还装备了最佳实践和管道。现在，处于人工智能老练曲线前沿的公司正在大规划运用人工智能。

　　人工智能在企业中布置办法的全体老练度正在改动企业对人工智能战略价值的观点——以及改动他们期望在何处收成人工智能的优点。以下是职业专家们现在所看到的企业人工智能的十大战略趋势。

　　在人工智能的前期，各个项目完全由数据科学家来推进。数据科学家们具有数据和算法，能够自由地想办法来运用一些新东西，以处理事务问题。有时，他们能够成功处理问题。现在，这种局势产生了很大的改动。

　　企业领导者们现已从成功项目的事例中吸取了经历，而且对人工智能能够为他们做哪些作业有了更多的了解。因而，企业现在不太乐意出资于那些商业价值不明确的概念验证，这一趋势标明，事务部门日益成为人工智能运用的主导者。

　　麦肯锡咨询公司旗下 QuantumBlack 公司的全球负责人亚历克斯 辛格拉 (Alex Singla) 说：“当我看到企业在人工智能方面做得很好时，这都是由事务来驱动的。人工智能和 IT 能够协助企业处理问题，但并不是技能部门提出处理计划。”而是事务部门带头说，‘我是该处理计划的一部分，我信赖这一计划，这是正确的处理办法。’”

　　例如，霍尼韦尔公司的首席数字技能官希拉·乔丹 (Sheila Jordan) 表明，在其公司内部运营中正在运用人工智能，并将其植入到面向客户的产品和服务中。

　　“咱们与事务联系得十分严密，”她说。“咱们受价值所驱动。这将是面向客户的价值。内涵价值。”

　　两年前乔丹来到霍尼韦尔公司时，她的第一个大项目是施行一个数据仓库战略，将一切来历的悉数买卖数据聚集在一起。

　　“每个功用部门、每个事务部门都有一个数字议程，”她说。例如，霍尼韦尔公司已将其一切合同数字化。她表明，这意味着总共有超越 100000 份合同。她指出，这些合同为公司供给了许多的数据，可用于协助为简直任何功用范畴构建人工智能处理计划。

　　例如，凭借人工智能，关于那些受通货膨胀或定价问题影响的区域，霍尼韦尔公司的一切合同现在都能够被主动检查，乔丹说。“任何人都不或许仔细检查 100000 份合同。”

　　相同，有了完好的库存数据，霍尼韦尔公司现在能够了解哪些库存是废品，哪些是可重复运用的，从而在更有用办理原材料方面能够做出正确的决议计划，乔丹表明。

　　“咱们看到人工智能呈现在每个功用范畴中，”她说。“财政、法令、工程、供应链，当然还有 IT 范畴。”

　　这是霍尼韦尔公司活跃推进主动化项目的第三年。假如有重复性作业，则公司将会测验使其主动化。“本年咱们或许有 100 个项目，”乔丹说。“这些项目将使咱们在全球各地公司主动完结某些作业。”

　　她弥补说，霍尼韦尔公司正在尽力使这些主动化流程愈加智能。“咱们将在这些主动化机器人中植入更多的人工智能，”她说。“这意味着主动化机器人变得更聪明。”

　　另一家从根底的、依据规矩的主动化起步的企业是博思艾伦咨询公司 (Booz Allen Hamilton)。博思艾伦咨询公司人工智能事务副总裁贾斯汀·尼罗达 (Justin Neroda) 表明，现在咱们正在将人工智能和机器学习整合到这些主动化流程中，以使其适用于更广泛的事务作业。

　　他表明，人们从最简略的主动化开端。“然后，他们会问自己，‘我还能使哪些作业主动化?’之后，他们会发现这需求运用人工智能和机器学习。”

　　他表明，人工智能驱动的主动化可有助于企业应对人员缺少或处理许多作业。“或许一半的作业能够主动化，然后，人们能够去处理其间最难的一部分作业。”

　　麦肯锡咨询公司的辛格拉表明，大规划施行人工智能还存在一个重要的革新办理要素。他表明，这需求了解人们将怎么运用人工智能，这些信息不是来自技能人员独自作业，而是来自技能人员、学科和事务专家的结合。

　　“假如我有必要要运用人工智能，那么我会告知他们去了解三个不同的人工智能范畴，而这三个范畴运用人工智能的或许性微乎其微，”他说。“但人工智能主动融入作业流程的程度越高，咱们成功的或许性就越大。我改动他人行为的程度越少，我就越有或许被承受。”

　　在初期概念验证取得成功后，企业一般会树立人工智能杰出中心，以施行这一技能，并培养人才，堆集专业常识和最佳实践。但当一家公司到达临界质量水平，那么就有必要拆分一些杰出中心以及整合人工智能技能，并将专家们直接调入到最需求他们的事务部门。

　　麦肯锡咨询公司的辛格拉说：“关于那些不太老练的企业来说，具有一个杰出中心是有价值的，它能够接收人才，并在整个组织内展开学习。”“没有杰出中心，企业一般没有才能扩展规划。有才调的人期望和其他情投意合的人在一起。而经历不足的人能够在杰出中心内获益，由于他们能够在此生长或学习。”

　　过早地拆分杰出中心会削弱其影响力，并下降公司在多个事务范畴中迭代和仿制成功项目的才能。

　　“但从更久远来看，跟着你到达必定的老练度和规划，一起具有深沉的人工智能专业常识和范畴特长的技能人员的优点便是促进真实的事务成功，”他说。“但只要当你具有必定规划时。”

　　“事务问题不会会集在一个当地，因而，你不能盼望进行会集式的人工智能布置，”他说。“这些布置作业也有必要分散开。但你的确需求拟定一个会影响某一事务的会集化人工智能战略。”

　　他弥补说，或许是可影响多种事务的人工智能战略，例如收入、本钱节省或商场定位。

　　与许多其他公司相同，博思艾伦咨询公司也是从一个中心人工智能团队开端。 “但在曩昔的一年里，咱们真的一直在扩展这一团队，”博思艾伦咨询公司人工智能事务副总裁贾斯汀·尼罗达 (Justin Neroda) 说。“咱们经过那家具有人工智能专家的公司而组建了一些小团队。但在扩展团队之前，你有必要到达一个临界质量，不然就会土崩瓦解。”

　　当企业第一次开端运用人工智能时，他们一般会在事务流程中寻觅人工智能能够发挥作用的单个进程。Genpact 公司首席数字官 Sanjay Srivastava 说：“您能够将事务流程分解成多个部分，将每个部分数字化，然后运用人工智能来进步功率。”“但归根到底，该事务流程自身是相同的。它的每一部分都变得更好、更快、更廉价——但流程自身并没有改动。”

　　但他表明，人工智能也有或许从根本上改动事务流程。例如，Genpact 公司为客户做了许多的账户处理作业。

　　“当咱们将人工智能运用于处理发票时，咱们能够知道哪些发票将会呈现争议，”他说。“咱们能够找出出资组合中的哪一部分具有最高危险。”

　　他表明，凭借人工智能的猜测才能，整个流程能够重组。“当你运用人工智能时，你能够考虑端到端的价值链，并能够对其进行彻底地重组。”

　　依据麦肯锡公司 2021 年末发布的一份陈述，不同企业从人工智能中取得最大赢利增加的一个区别是，它是否运用了机器学习操作。

　　电气与电子工程师协会 (IEEE) 成员、Augment Therapy 公司(一家儿科物理疗法技能公司)的云和新式技能事务负责人卡门·丰塔纳 (Carmen Fontana) 表明，这是人工智能范畴的下一个大趋势。丰塔纳之前是 Centric Consulting 公司的云和新式技能事务主管。

　　她表明，咱们的方针是将机器学习从理论转化为实践。“两三年前，这是一个新式的范畴，人们认为他们有必要这样做，”她说。“但咱们在实践中并没有看到许多运用。”但是，现在，她看到了一些老练的东西和办法，使企业能够在练习、布置和监控人工智能模型方面变得愈加严厉。

　　“这关于让人工智能和机器学习技能制度化大有协助，”她说。“我在咱们的客户身上看到了一切这一切。商场产生了巨大改动。”

　　博思艾伦咨询公司的尼罗达表明，咱们现在与客户正在施行大约 150 个不同的人工智能项目。但在曩昔的一年里，咱们公司现已开端脱节这种一次性形式。

　　“在曩昔的一年半里，咱们一直在模块化功用和端到端管道方面进行投入，”他说。

　　人工智能的成功不仅仅需求一个作业模型。他表明，跟着数据的改动和模型的不断完善，还需求一个完好的进程来保护这一模型。

　　“最大的应战是怎么将一切东西绑缚在一起，”他说。“咱们一直在尽力将其标准化，并构建一些可重用的组件，以跨不同项目进行运用。”

　　跟着职工和高管对人工智能越来越了解，他们越来越信赖人工智能能够做出要害事务决议计划——即便有时这些决议计划与人类的直觉相悖。

　　Blue Yonder 公司的战略参谋兼创始人迈克尔·费恩特 (Michael Feindt) 最近与一家英国大型食物零售商协作，后者正深陷与疫情相关的供应链窘境。他表明，当该公司运用手动流程来办理其供应链时，有许多货架空空如也。此外，还缺少有常识、有才能和乐意做这项作业的人。

　　主动化的人工智能体系能够下降本钱和进步绩效。但是，当疫情来袭时，人们想封闭主动体系。“但后来他们发现，主动体系的习惯速度比人类快得多，”他说。

　　因而，该公司没有封闭这些主动体系，反而将这些体系扩展到门店以及配送中心。其结果是空货架和丢掉的食物废物都减少了。此外，门店司理能够不再每天花两个小时来微调他们的订单，而是花更多时刻来进步客户满意度。

　　费恩特表明，还有一些其他办法能够树立人们对人工智能的信赖。“有些人很挑剔，依据他们多年的经历，并不信赖人工智能能够做出与他们相同的好决议计划，”他说。增加一些可解说特性，将有助于缓解这些问题。具有可解说功用的人工智能，是指该体系能够向人类用户解说，哪些因素导致它做出这一决议。

　　在某些范畴，人工智能正在发明史无前例的机会。例如，主动驾驶轿车有或许改动社会，并发明全新的事务类型。但人工智能驱动的事务转型也能够在较小的范围内产生。

　　例如，需求人工审阅的银行无力供给小额借款。研讨和处理这些借款的本钱将高于银行能够赚取的利息收入。但假如运用人工智能来进行评价和处理，则银行就能够供给小额借款，从而使银行能够为全新的客户集体供给服务，而无需收取过高的利率。

　　“这些用例依然不那么遍及，”Sapphire Ventures 公司总裁兼合伙人贾伊 达斯 (Jai Das) 说。“这些用例从根本上改动了咱们的作业办法，而企业并没有改动得那么快。”

　　他表明，一旦人工智能和机器学习技能成为公司中每个常识作业者都运用的东西，则这种趋势就会开端改变。

　　“咱们还没有到这一阶段。或许还需求五年时刻，我们才会运用人工智能和机器学习技能来完结他们的作业。”回来搜狐，检查更多