近年來(lái)，組織對(duì)人工智能項(xiàng)目的興趣穩(wěn)步增長(zhǎng)。根據(jù)研究機(jī)構(gòu)Gartner公司的調(diào)查，2019年只有14%的組織部署了人工智能，然而這一數(shù)字在2020年上升至19%，預(yù)計(jì)2021年將達(dá)到24%。

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對(duì)人工智能的興趣與日俱增的組織將在不久的將來(lái)影響其技術(shù)投資。然而，采用人工智能不僅需要最新的技術(shù)或建模技術(shù)，當(dāng)從試驗(yàn)性人工智能解決方案轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)性人工智能或在組織中擴(kuò)展人工智能應(yīng)用時(shí)，組織的首席信息官需要清楚地闡明投資這些技術(shù)的目的和理由。

對(duì)于采用人工智能的組織來(lái)說(shuō)，并沒(méi)有一種萬(wàn)能的商業(yè)案例。與其相反，商業(yè)案例需要針對(duì)特定的場(chǎng)景、問(wèn)題陳述或使用人工智能方法和技術(shù)作為解決方案的一部分。

考慮到組織在采用人工智能的過(guò)程中面臨的不同障礙，以下是首席信息官在為人工智能制定令人信服的商業(yè)案例時(shí)必須考慮的六個(gè)因素：

因素1：人工智能在不提供即時(shí)投資回報(bào)率的情況下可能成本高昂

分析項(xiàng)目的預(yù)期成本和收益是任何商業(yè)案例的關(guān)鍵組成部分。但是在實(shí)施人工智能項(xiàng)目時(shí)，并沒(méi)有一個(gè)簡(jiǎn)單的答案。人工智能項(xiàng)目可能會(huì)顯得成本高昂而沒(méi)有獲得直接收益，特別是在那些不習(xí)慣為新商業(yè)場(chǎng)景提供預(yù)算的組織中。

人工智能的回報(bào)價(jià)值與組織所追求的理想價(jià)值緊密相關(guān)。因此，人工智能項(xiàng)目的投資回報(bào)率受到三個(gè)關(guān)鍵因素的影響：

• 數(shù)字采用方面的優(yōu)勢(shì)：在數(shù)字采用領(lǐng)域的組織可以從人工智能中獲得最大收益，因?yàn)樗麄冊(cè)跀?shù)字化轉(zhuǎn)型方面具有天然優(yōu)勢(shì)。
• 人工智能投資的嚴(yán)肅性：組織對(duì)人工智能的投資不能敷衍了事，受益于人工智能的組織比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更早投入資金。
• 強(qiáng)大的管理支持：這與組織的文化密切相關(guān)，大多數(shù)成功的人工智能項(xiàng)目都有組織管理層的支持。

首席信息官在計(jì)算人工智能項(xiàng)目的預(yù)期成本和收益時(shí)必須考慮這些因素。預(yù)先告知利益相關(guān)者，隨著解決方案范圍的探索和完善，這些成本可能會(huì)發(fā)生很大變化。可能在沒(méi)有明顯好處的情況下傳達(dá)中止人工智能項(xiàng)目的意愿。

因素2：人工智能需要獨(dú)特的技術(shù)和人才

人才招募是組織在人工智能部署中面臨的最大限制之一。對(duì)于早期采用人工智能的組織來(lái)說(shuō)，滿足人才需求最具挑戰(zhàn)性，因?yàn)橐呀?jīng)取得成功的組織可能會(huì)將包括內(nèi)部和外部人工智能人才在內(nèi)的招聘策略結(jié)合起來(lái)。

因素3：人工智能業(yè)務(wù)案例需要可評(píng)估的價(jià)值

盡早評(píng)估人工智能項(xiàng)目的業(yè)務(wù)價(jià)值至關(guān)重要。在Gartner公司的一項(xiàng)調(diào)查中，39%成功部署人工智能項(xiàng)目的受訪者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行了財(cái)務(wù)分析或進(jìn)行了投資回報(bào)率分析。對(duì)于組織來(lái)說(shuō)，要證明人工智能項(xiàng)目比傳統(tǒng)的技術(shù)方法好得多，評(píng)估對(duì)于購(gòu)買和批準(zhǔn)至關(guān)重要。

為了確定人工智能項(xiàng)目的成功，除了簡(jiǎn)單的財(cái)務(wù)指標(biāo)之外，可能還需要多個(gè)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。例如，如果一個(gè)組織正在使用人工智能來(lái)增加客戶總數(shù)，那么交互數(shù)量或客戶交互結(jié)果可能是衡量成功的另一個(gè)指標(biāo)。

首席信息官應(yīng)該優(yōu)先考慮從人工智能項(xiàng)目一開始就衡量成功的價(jià)值。積極主動(dòng)地收集數(shù)據(jù)，并考慮包括超出財(cái)務(wù)數(shù)字的各種指標(biāo)。

因素4：數(shù)據(jù)、訓(xùn)練和算法的重要性

人工智能使用分析算法來(lái)理解和處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)和算法之間的交互是人工智能商業(yè)計(jì)劃的重要組成部分。理解、準(zhǔn)備和完善人工智能數(shù)據(jù)的工作不僅僅局限于一個(gè)項(xiàng)目，而且可以用于構(gòu)建許多模型，從而產(chǎn)生持久的效果。

成功的人工智能實(shí)施包括強(qiáng)大的數(shù)據(jù)和分析基礎(chǔ)設(shè)施。首席信息官必須確保業(yè)務(wù)問(wèn)題有足夠的支持性數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)，這些數(shù)據(jù)包含高管們期望在未來(lái)看到的模式。例如，如果組織做出的預(yù)測(cè)可能每季度變化一次，則其數(shù)據(jù)應(yīng)跨越多年，以便能夠顯示每季度的變化。

因素5：構(gòu)建、購(gòu)買或外包的決定

構(gòu)建、購(gòu)買或外包的決定主要取決于組織可用的資源。這三個(gè)選項(xiàng)之間的選擇取決于項(xiàng)目的復(fù)雜性，以及IT部門的成熟度、解決方案所需的時(shí)間、需求的緊迫性和組織的預(yù)算等因素。

最佳的前進(jìn)道路取決于組織要解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題。為了確定正確的前進(jìn)方向，首席信息官應(yīng)采取以下措施：

• 確定所提議的項(xiàng)目對(duì)于組織而言是獨(dú)特的，并且已經(jīng)具備強(qiáng)大的內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)技能。
• 購(gòu)買可以輕松定制以適合組織需求的利基應(yīng)用程序。
• 如果組織既沒(méi)有以前的選擇，又需要立即實(shí)施項(xiàng)目，則需要進(jìn)行外包。

因素6：人工智能算法具有獨(dú)特的道德和治理要求

人工智能的目的不僅在于支持人類決策，其算法也可以自主運(yùn)行。因此，需要信任這些人工智能算法，以代表每個(gè)數(shù)字交互中的所有參與者。

人工智能實(shí)現(xiàn)中道德討論的影響至關(guān)重要，因?yàn)樵S多人工智能系統(tǒng)主要依賴于基于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)。如果不考慮道德后果，人工智能系統(tǒng)會(huì)傳播不良行為并影響組織的品牌價(jià)值。從這個(gè)意義上說(shuō)，涉及人工智能的業(yè)務(wù)案例通常很難闡明，因?yàn)槿斯ぶ悄芟到y(tǒng)會(huì)產(chǎn)生不可預(yù)測(cè)或無(wú)法預(yù)期的結(jié)果。

首席信息官應(yīng)與利益相關(guān)者合作，在實(shí)施人工智能時(shí)，開始規(guī)劃道德和治理需求。還需要認(rèn)識(shí)到道德在人工智能實(shí)現(xiàn)中的重要性，并積極應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)以期建立信任。