人工智能现在已经足够成熟，可以推动收入增长

　　许多技术领导者主要将人工智能与提高流程效率联系起来。埃森哲的新研究表明，那些这样做的人严重低估了技术在创造商业价值方面的作用。在分析了16个行业和15个国家/地区的1,200家公司的表现后，我们发现一小部分组织(12%)在人工智能方面的表现优于同行，因此收入增长提高了50%。

　　这些人工智能成就者的人工智能成熟度比其他人高得多。他们掌握了一套正确组合的AI能力，包括技术(数据、AI和云)、组织战略、负责任的AI、C-Suite赞助、人才和文化。从本质上讲，人工智能成就者已经超越了“先行先试”——一种产品或工具的完善对扩展技术不利的常见现象——将人工智能整合到他们的业务中。

　　例如，为了将AI用于他们的增长计划，一家大型零售药店构建了大约100种高价值AI产品，这些产品可以创建详细的客户资料并帮助公司更好地优化库存和价格。自2020年以来，该公司一直致力于以数据和人工智能为主导的转型，并无意在短期内放慢脚步。

　　在光谱的另一端是人工智能实验者。这一群体占公司的大多数(63%)。它包括拥有大量遗留技术的行业，例如银行，这些行业可能只需要向人工智能成熟度迈出一小步。例如，我们预计到2024年，只有11%的医疗保健和保险行业以及12%的金融行业达到成就者地位，而同期科技行业的这一比例为50%。

　　想要提高人工智能成熟度的实验者应该从成就者的书中学习一页，其中包含五个成功因素：

　　1.刻意营造一种创新文化：拥护人工智能始于领导者赋予团队创新能力。因此，五分之四的成功者拥有CEO和高级赞助，而实验者的这一比例为56%。在领导层的鼓舞下，一个全球数字平台正在通过利用人工智能和衍生式设计来创造像乐高积木一样组装在一起的自主建筑，从而颠覆建筑业。

　　2.大力投资人才和技能培训：招聘具有数据和人工智能技能的专业人士仍然具有挑战性，这就是为什么将人工智能融入工作场所需要投资于技能再培训和培训，以提高整个团队的人工智能素养。“游戏化”培训已被证明成功地实现了这些目标。一个主要的美国。公用事业公司强调提高技能，将其维护员工转变为量化工程师。一位这样的员工随后利用他的培训编写了预测软件，为公司节省了100万美元的设备维护费用。

　　3.创建一个人工智能核心，将人工智能集成到所有功能中：公司需要基础设施来将想法转化为产品。创建一个人工智能核心——一个利用公司人才、技术和数据生态系统的运营数据和人工智能平台——有助于平衡实验与执行。一家欧洲能源公司开发了一家数字工厂，培训其现场工程师使用和改进机器学习模型。这项投资将人工智能应用程序的构建时间从18个月缩短到了5个月，在未来三年内将公司的年度利润提高了15亿美元。

　　4.负责任的设计，从一开始：更多的技术带来更多的责任。必须以良好的意图设计、开发和部署人工智能。成功应用负责任的人工智能的公司可以增强员工、企业和客户的信任并建立信任。一家中央银行与金融业合作，制作了第一个实用的方法和工具包，并提供了关于使用AI来利用公平、道德、负责和透明(FEAT)原则的详细指导。

　　5.记住没有终点线：为了避免落后，大多数公司需要积极增加在人工智能方面的支出。成就者从AI中获得更多收益，仅仅是因为他们在AI上投入更多。我们发现，2018年，成就者将其总技术预算的14%用于人工智能，而在2021年，他们将28%用于人工智能。到2024年，他们预计将投入34%。成就者也明白，他们的人工智能投资之旅没有终点。他们经常注意到，没有“人工智能高峰”。

　　对人工智能的投资正在整个补丁中增加。到2024年，近一半(49%)的被分析公司将把超过30%的技术预算投资于人工智能，高于2021年的19%。这使得每个技术领导者都有责任确保这些资金能够促进其组织的人工智能成熟度。技术正在改变企业的每一个部分，有时会导致企业全面重塑。人工智能将发挥关键作用，技术领导者不能再将其限制在提高公司效率上。他们必须利用人工智能作为增长和创新的杠杆。

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