教育新闻网如果您相信AI驱动的技术正在改变我们的业务方式，请算上96.4%的高管之一。对AI的预期经济影响的估计推动了这一信念。普华永道的一份报告(通过彭博社)估计，到2030年，人工智能将为全球经济增加15.7万亿美元。
大数据与AI之间的关系以及我们使用AI从中获取价值的能力不断增强，这些预测都得到了支撑。
数据驱动的决策(DDDM)可提高商业智能(BI)并提高竞争力。但是，这需要将数据和AI纳入决策制定各个方面的核心。正确应用后，AI可以通过流程自动化来改变客户和员工的体验。但是，将AI视为具有即时ROI的即插即用技术是错误的。
例如，在自动潜在客户评分工具中使用的AI将使企业能够更好地识别最有可能转化的潜在客户。但是，除非修改整个销售流程以最佳利用此信息，否则收益是有限的。
AI“待办事项”列表
采用DDDM方法至关重要。用算法的建议来增强判断力比机器或人可以单独做出更好的决策。这首先涉及对您的数据专业知识的评估。您可能需要向现有团队中添加数据科学家和分析专家。在采用DDDM方法时，将这些技能与现有功能结合起来至关重要。
这一步涉及最大的文化变革。放弃了传统的自上而下的决策方法，取而代之的是神经网络提出的建议。如果员工在采取机器学习驱动的工具提出的建议之前需要获得上级的批准，则您的业务不是由AI驱动的。
第三，要适应。在部署之前，坚持使用业务工具具有所有期望的功能，可以减少长期影响。
创建AI应用程序是一个反复的过程。测试与学习方法会产生早期的用户反馈，从而可以在小问题变成昂贵的问题之前进行纠正。开发速度加快并缩短了达到最低可行产品(MVP)的距离。
同样重要的是，您必须预料到企业内部将对变革产生一定的抵制，因为一些员工会担心由于新技术而失去工作。
例如，业务开发经理的薪酬是与潜在客户建立长期关系。他们应该已经知道潜在客户的需求，并且可能会拒绝这样一个想法，即AI驱动程序可以提供更有效的业务报价。
高级管理层必须明确传达这些工具旨在补充其技能的信息。但是，仅仅为这个过程付出口头服务是不够的。对于业务领导者来说，跟随影响他们角色的变化同样重要，因为许多失败是高级管理人员对人工智能缺乏了解的结果。
向其他AI驱动公司学习
从实施了AI的其他企业可以学到很多东西。他们成功地将AI计划与他们的文化相结合可以帮助指导您的工作。
在今年夏天发布的《哈佛商业评论》文章中，标题为“建立由AI驱动的组织”，其中突出了两个例子。
