AI戰(zhàn)略定義了將AI集成到業(yè)務(wù)中以提高運營效率的路線圖。人工智能可用于制作高效的商業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)。它可以通過自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)來優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。但要實現(xiàn)AI的潛力，組織需要制定戰(zhàn)略計劃來確定其AI成熟度、列出挑戰(zhàn)并跟蹤其進展。

人工智能對商業(yè)格局產(chǎn)生深遠影響并推動創(chuàng)新。2021年人工智能市場規(guī)模約為3300億美元，2029年約為1.4萬億美元，復(fù)合年增長率為20.1%。此外，Gartner的一項研究發(fā)現(xiàn)，

80%的企業(yè)高管認為人工智能自動化可用于任何業(yè)務(wù)決策。

72%的高管表示他們擁有或可以找到所需的AI人才。

54%的AI應(yīng)用成功地從試點過渡到生產(chǎn)。

在此博客中，我們將探討什么是AI戰(zhàn)略、其規(guī)劃和執(zhí)行階段及其優(yōu)勢。

什么是人工智能戰(zhàn)略？

在沒有AI戰(zhàn)略的情況下啟動AI企業(yè)將導(dǎo)致復(fù)雜情況、模糊的期望、不必要的延誤，并最終導(dǎo)致項目放棄。組織需要定義其AI需求、所需資源和時間表，以構(gòu)建可操作的AI戰(zhàn)略來指導(dǎo)業(yè)務(wù)增長。

第一階段——商業(yè)計劃和人工智能

業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和人工智能戰(zhàn)略

組織制定人工智能戰(zhàn)略的第一步是確定其目標。組織應(yīng)重新審視其業(yè)務(wù)戰(zhàn)略并對其進行精簡以與AI戰(zhàn)略保持一致。在此步驟中，組織應(yīng)回答以下問題：

我們的業(yè)務(wù)目標是什么，人工智能如何幫助我們實現(xiàn)這些目標？

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執(zhí)行人工智能戰(zhàn)略需要什么樣的資源和多少資源？

確定用例

識別用例是上述問題的自然過渡。在此步驟中，組織應(yīng)確定其痛點。為此，組織應(yīng)列出 3-5 個相關(guān)用例，根據(jù)重要性對它們進行排序，并選擇有助于實現(xiàn)重要業(yè)務(wù)目標或最大程度減少主要業(yè)務(wù)問題的用例。例如，計算機視覺可用于醫(yī)療保健中的醫(yī)學(xué)圖像（例如，CT 掃描）分析。

第 2 階段 - 執(zhí)行（可行的AI策略的分步過程）

數(shù)據(jù)策略

沒有數(shù)據(jù)就沒有人工智能。數(shù)據(jù)是組織的資產(chǎn)。數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是指組織管理其數(shù)據(jù)的綜合計劃。公司應(yīng)識別其數(shù)據(jù)源、存儲它們、更新它們并將它們用于業(yè)務(wù)目標和 AI/ML 管道。在制定人工智能戰(zhàn)略的同時，企業(yè)應(yīng)將數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與人工智能戰(zhàn)略相結(jié)合。

審計和風(fēng)險評估

當顏色、性別或種族等變量發(fā)生變化時，AI 應(yīng)用程序需要不可知。有偏見的人工智能應(yīng)用程序可能是有害的。出于法律、道德和社會考慮，必須進行全面的風(fēng)險評估。

為此，審計員使用AI框架、數(shù)據(jù)法規(guī)和AI倫理來審計AI/ML 管道。通過對 ML 管道進行風(fēng)險評估，組織可以建立對其AI系統(tǒng)的信任。

技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施

技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施是指您的AI戰(zhàn)略所需的硬件和軟件。在這一步中，組織確定構(gòu)建人工智能系統(tǒng)所需的計算能力、程序庫、框架、云計算服務(wù)、數(shù)據(jù)處理和分析工具以及部署工具。

技術(shù)人才

組織需要確定構(gòu)建人工智能系統(tǒng)所需的團隊。開發(fā)人工智能應(yīng)用程序需要數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、機器學(xué)習(xí)工程師、軟件工程師和人工智能架構(gòu)師。組織應(yīng)將人才需求傳達給人力資源團隊，以了解和彌合知識差距。人才招聘因組織需要的AI產(chǎn)品類型而異。對于語言模型，對象檢測需要具有 NLP（自然語言處理）專業(yè)知識的員工，需要具有 CV（計算機視覺）經(jīng)驗的本地化員工。

執(zhí)行

一旦一切就緒，就該執(zhí)行計劃了。實施包括以下步驟：

數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)分析

建模與評估

部署

AI 架構(gòu)師了解組織的AI目標并領(lǐng)導(dǎo)團隊。數(shù)據(jù)分析師從數(shù)據(jù)工程師那里接收數(shù)據(jù)并對其進行預(yù)處理。在預(yù)處理和分析之后，數(shù)據(jù)分析師與團隊和利益相關(guān)者分享關(guān)鍵見解。機器學(xué)習(xí)工程師為建模制定適當?shù)尿炞C策略。一旦選擇了具有最佳結(jié)果的模型，軟件工程團隊就會選擇一個安全平臺來部署該模型。部署后，將持續(xù)監(jiān)控和更新模型以實??現(xiàn)預(yù)期結(jié)果。

擁有人工智能戰(zhàn)略的好處

提高效率：人工智能在決策方面效率很高，可以自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)。通過自動化日常流程，員工可以專注于高價值的任務(wù)。

清晰：明確定義的AI戰(zhàn)略創(chuàng)建了易于遵循且很可能成功的路線圖。在AI戰(zhàn)略中，團隊中每個人的角色和責任都得到了傳達。此外，它提高了利益相關(guān)者對風(fēng)險投資的信任。

競爭優(yōu)勢：擁有人工智能戰(zhàn)略會帶來不成比例的優(yōu)勢。例如，使用AI應(yīng)用程序的審計公司將工作得更快，進而開展更多業(yè)務(wù)。

人工智能戰(zhàn)略——前進之路

人工智能戰(zhàn)略是一個組織將人工智能與數(shù)據(jù)戰(zhàn)略一起整合到其業(yè)務(wù)戰(zhàn)略中的綜合計劃。人工智能生態(tài)系統(tǒng)將繼續(xù)呈指數(shù)級擴展，前沿的研究方法、海量數(shù)據(jù)和巨大的計算資源將催化增長。組織需要跟上步伐并修改其AI戰(zhàn)略，以充分利用AI熱潮。