如何制定您的人工智能(AI)战略

AI战略定义了将AI集成到业务中以提高运营效率的路线图。人工智能可用于制作高效的商业产品和服务。它可以通过自动执行重复性任务来优化业务流程。但要实现AI的潜力，组织需要制定战略计划来确定其AI成熟度、列出挑战并跟踪其进展。

人工智能对商业格局产生深远影响并推动创新。2021年人工智能市场规模约为3300亿美元，2029年约为1.4万亿美元，复合年增长率为20.1%。此外，Gartner的一项研究发现，

80%的企业高管认为人工智能自动化可用于任何业务决策。

72%的高管表示他们拥有或可以找到所需的AI人才。

54%的AI应用成功地从试点过渡到生产。

在此博客中，我们将探讨什么是AI战略、其规划和执行阶段及其优势。

什么是人工智能战略？

在没有AI战略的情况下启动AI企业将导致复杂情况、模糊的期望、不必要的延误，并最终导致项目放弃。组织需要定义其AI需求、所需资源和时间表，以构建可操作的AI战略来指导业务增长。

第一阶段——商业计划和人工智能

业务战略和人工智能战略

组织制定人工智能战略的第一步是确定其目标。组织应重新审视其业务战略并对其进行精简以与AI战略保持一致。在此步骤中，组织应回答以下问题：

我们的业务目标是什么，人工智能如何帮助我们实现这些目标？

我们为什么以及在哪里使用人工智能？

执行人工智能战略需要什么样的资源和多少资源？

确定用例

识别用例是上述问题的自然过渡。在此步骤中，组织应确定其痛点。为此，组织应列出 3-5 个相关用例，根据重要性对它们进行排序，并选择有助于实现重要业务目标或最大程度减少主要业务问题的用例。例如，计算机视觉可用于医疗保健中的医学图像（例如，CT 扫描）分析。

第 2 阶段 - 执行（可行的AI策略的分步过程）

数据策略

没有数据就没有人工智能。数据是组织的资产。数据战略是指组织管理其数据的综合计划。公司应识别其数据源、存储它们、更新它们并将它们用于业务目标和 AI/ML 管道。在制定人工智能战略的同时，企业应将数据战略与人工智能战略相结合。

审计和风险评估

当颜色、性别或种族等变量发生变化时，AI 应用程序需要不可知。有偏见的人工智能应用程序可能是有害的。出于法律、道德和社会考虑，必须进行全面的风险评估。

为此，审计员使用AI框架、数据法规和AI伦理来审计AI/ML 管道。通过对 ML 管道进行风险评估，组织可以建立对其AI系统的信任。

技术基础设施

技术基础设施是指您的AI战略所需的硬件和软件。在这一步中，组织确定构建人工智能系统所需的计算能力、程序库、框架、云计算服务、数据处理和分析工具以及部署工具。

技术人才

组织需要确定构建人工智能系统所需的团队。开发人工智能应用程序需要数据工程师、数据分析师、数据科学家、机器学习工程师、软件工程师和人工智能架构师。组织应将人才需求传达给人力资源团队，以了解和弥合知识差距。人才招聘因组织需要的AI产品类型而异。对于语言模型，对象检测需要具有 NLP（自然语言处理）专业知识的员工，需要具有 CV（计算机视觉）经验的本地化员工。

执行

一旦一切就绪，就该执行计划了。实施包括以下步骤：

数据收集

数据预处理

数据分析

建模与评估

部署

AI 架构师了解组织的AI目标并领导团队。数据分析师从数据工程师那里接收数据并对其进行预处理。在预处理和分析之后，数据分析师与团队和利益相关者分享关键见解。机器学习工程师为建模制定适当的验证策略。一旦选择了具有最佳结果的模型，软件工程团队就会选择一个安全平台来部署该模型。部署后，将持续监控和更新模型以实​​现预期结果。

拥有人工智能战略的好处

提高效率：人工智能在决策方面效率很高，可以自动执行重复性任务。通过自动化日常流程，员工可以专注于高价值的任务。

清晰：明确定义的AI战略创建了易于遵循且很可能成功的路线图。在AI战略中，团队中每个人的角色和责任都得到了传达。此外，它提高了利益相关者对风险投资的信任。

竞争优势：拥有人工智能战略会带来不成比例的优势。例如，使用AI应用程序的审计公司将工作得更快，进而开展更多业务。

人工智能战略——前进之路

人工智能战略是一个组织将人工智能与数据战略一起整合到其业务战略中的综合计划。人工智能生态系统将继续呈指数级扩展，前沿的研究方法、海量数据和巨大的计算资源将催化增长。组织需要跟上步伐并修改其AI战略，以充分利用AI热潮。

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