AI 戰略定義了將 AI 集成到業務中以提高運營效率的路線圖。人工智能可用於製作高效的商業產品和服務。它可以通過自動執行重複性任務來優化業務流程。但要發揮 AI 的潛力，組織需要製定戰略計劃來確定其 AI 成熟度、列出挑戰並跟踪其進展。
AI 深刻影響業務格局並推動創新。 2021 年，AI 市場規模約為 3300 億美元，2021 年約為 14000 億美元2029年，複合年增長率為20.1%。此外，
階段 1-業務計劃和 AI
業務戰略和 AI戰略
組織製定 AI 戰略的第一步是確定其目標。組織應重新審視其業務戰略並對其進行精簡以與 AI 戰略保持一致。在此步驟中，組織應回答以下問題:
我們的業務目標是什麼，人工智能如何幫助我們實現這些目標?我們為什麼以及在哪裡使用人工智能?需要什麼樣的資源和多少資源才能實現執行 AI 策略?
識別用例
識別用例是上述問題的自然過渡。在此步驟中，組織應確定其痛點。為此，組織應列出 3-5 個相關用例，根據重要性對它們進行排序，並選擇有助於實現重要業務目標或最大程度減少主要業務問題的用例。例如，計算機視覺可用於醫療保健中的醫學圖像（例如 CT 掃描）分析。
第 2 階段-執行（可行的逐步過程人工智能戰略）
數據戰略
沒有數據就沒有人工智能。數據是組織的資產。數據戰略是指組織管理其數據的綜合計劃。公司應識別其數據源、存儲它們、更新它們並將它們用於業務目標和 AI/ML 管道。在製定 AI 戰略時，公司應將其數據戰略與 AI 戰略保持一致。
審計和風險評估
當顏色、性別等變量時，AI 應用程序需要不可知, 或種族改變。有偏見的人工智能應用程序可能是有害的。出於法律、道德和社會考慮，必須進行全面的風險評估。
為此，審計人員使用 AI 框架、數據法規和 AI 倫理來審計 AI/ML 管道。通過對 ML 管道進行風險評估，組織可以建立信任人工智能係統。
技術基礎設施
技術基礎設施是指您的人工智能戰略所需的硬件和軟件。在這一步中，組織確定構建人工智能係統所需的計算能力、編程庫、框架、雲計算服務、數據處理和分析工具以及部署工具。
技能人力
組織需要確定構建人工智能係統所需的團隊。開發人工智能應用程序需要數據工程師、數據分析師、數據科學家、機器學習工程師、軟件工程師和人工智能架構師。組織應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 產品類型而異。對於語言模型，對象檢測需要具有 NLP（自然語言處理）專業知識的員工，並且需要具有 CV（計算機視覺）經驗的本地化員工。
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實施
一旦一切就緒，就該執行計劃了。實施包括以下步驟:
數據收集數據預處理數據分析建模和評估部署
AI 架構師了解組織的 AI 目標並領導團隊。數據分析師從數據工程師那裡接收數據並對其進行預處理。在預處理和分析之後，數據分析師與團隊和利益相關者分享關鍵見解。機器學習工程師為建模製定適當的驗證策略。一旦選擇了具有最佳結果的模型，軟件工程團隊就會選擇一個安全平台來部署該模型。部署後，模型會持續監控和更新以實現預期結果。
擁有 AI 戰略的好處
提高效率:AI 可以高效地做出決策-製作並可以自動執行重複性任務。通過自動化日常流程，員工可以專注於高價值任務。
清晰度:明確定義的 AI 戰略創建了易於遵循且很可能成功的路線圖。在 AI 戰略中，團隊中每個人的角色和責任都得到了傳達。此外，它提高了利益相關者對風險投資的信任。
競爭優勢:擁有 AI 戰略會帶來不成比例的優勢。例如，使用 AI 應用程序的審計公司將工作得更快，進而開展更多業務。
AI 戰略 – 前進之路
AI 戰略是一個組織整合人工智能的綜合計劃將智能與數據戰略一起納入其業務戰略。人工智能生態系統將繼續呈指數級擴展，前沿的研究方法、海量數據和巨大的計算資源將催化增長。組織需要跟上步伐並修改其 AI 戰略，以充分利用 AI 熱潮。
By Kaitlynn Clay
我是一名用戶體驗專家。 我對網頁設計和用戶行為分析很感興趣。 在我休息的日子裡，我總是參觀藝術博物館。