AI愿望差距：如何将AI挂钩到实际业务结果中

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Kaleido Insights的行业分析师和创始合伙人Jessica Groopman表示，AI目前市场规模约为80亿美元，但预计在短短几年内将超过1060亿美元。由于市场上有这么多产品，将小麦与谷壳分开是非常困难的，并且理解值得追求的是什么，以及什么只是另一个明亮，闪亮的炒作对象。

人工智能正在推动商业应用，并引发围绕传统客户体验的巨大变化，以及营销人员，销售代理和业务分析师如何使用数据的变化。它破坏了消费者与品牌互动的方式，以及品牌如何在他们想要联系的地点和时间找到消费者。自动化和人工智能影响客户旅程的每个阶段，从在研究阶段引入视觉搜索和发现到新的和有影响力的客户界面以及围绕生物识别支付和面部识别等体验设计的交易。

“现在这个领域有很多嗡嗡声和大肆宣传，但是当你深入了解时，很少有企业能够大规模地或跨多个业务部门这样做，”Groopman说。“这些愿望与实地发生的事情之间存在巨大差距。”

虽然大约80％的企业以某种形式运营人工智能，但在某些业务领域和生产领域，三分之一的项目实际上都取得了成功 - 许多企业只是试点证明不一定能看到光明的概念。麻省理工学院斯隆管理局最近的另一项调查发现，只有不到30％的公司采用任何类型的人工智能战略，这可能与低成功率有关。

“但实现人工智能需要的不仅仅是了解具体的用例，”格罗普曼说。没有必要的起点。公司正在各地开始。AI通常来自单个业务功能。有时它是一个创新团队，有一个章程可以使用开源工具应用或测试一些新功能。有时，这是一个流氓业务分析师，他只想尝试一些东西，或者可能已经分配了5％或10％的实验时间。有时这是一个正式的程序，这里说我们拥有最大，最干净的数据集。让我们尝试一些流程效率。但它经常从底部开始而不是从顶部开始，这是一种全新的方法。

“这就是说，重要的是公司确实有战略，并认为人工智能不仅仅是增加的另一个支柱或技术组成部分，而是作为更广泛的数据战略的一部分，”她解释道。“人工智能不是一个固定的。这不是一个不同的孤岛。它基本上是关于利用数据做更多事情，尝试新的软件开发机制，新功能，新的预测功能，而不仅仅是历史数据分析。“

虽然每个公司的战略看起来都大不相同，但它也需要为治理奠定基础，以及为充分利用这些投资（无论是数据还是应用程序或人才）进程的基础。

Groopman说，公司倾向于专注于准备数据和准备数据管道，着眼于在未知的未来中某些模糊点聘用数据科学人才，但如果你回顾一下这些技术对业务和流程的影响或者产品转型，你可以看到它比数据故事大得多 - 这是一个文化故事。

数据是一项要求，一个先决条件，但它是关于销售AI的人，从领导到应该利用这些新见解或新信息的销售人员。前线员工，客户服务代理人，现场技术人员 - 应用程序前线的任何人。喜欢主题专家，无论是医疗保健医生还是网络安全专家，一旦您开始将决策自动化为算法，这些专家就是必不可少的。最终用户，他们的经验需要融入机器学习模型的培训。和设计师一样，尤其是从UX的角度出发，也从系统和应用程序设计的角度出发。当然，产品领导者是将产品的核心需求传达给领导者之间必不可少的联络人。

“我们浮出水面的其中一件事就是如何为这些团体做好准备，”格罗普曼说。“他们是不同的。他们有不同的沟通需求和优先级，并且有如何真正准备这些不同角色的最佳实践。正如你可能想象的那样，准备前线员工与准备领导力看起来非常不同。“

Groopman说，开始向您的组织添加AI相对容易。通过供应商和开源提供的各种工具可用于开始试验特定的挑战，具体问题并从这些发现中学习。但是，就像人工智能不应该只是混合在一起一样，人工智能的准备工作也不仅仅是一个蠢蠢欲动。相反，它必须被视为组织首先对数据做的扩展或演变，然后在更广泛的故事中进行研究。

“机器学习应该转化为企业学习，或者公司在这方面的学习，”格罗普曼说。“这不仅仅是技术构建。对人工智能的投资是对人的投资。人员是使这些工具更好，部署它们并理解它们，定义价值和分配指标的重要组成部分。我们和算法一样固有。“

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演讲嘉宾：

• 电子商务总监Nathan Decker，evo
• Natori公司总裁Ken Natori
• Jessica Groopman，Kaleido Insights的行业分析师和创始合伙人
• Rachael Brownell，VentureBeat主持人