既然您的企业已经在人工智能方面进行了实验，现在是时候考虑如何对这些工作进行扩展了。根据人工智能预测专家吴恩达(Andrew Ng)以及普华永道公司(PwC)和德勤公司(Deloitte)专家的说法，应该这样开展工作。
人工智能(AI)技术的试点项目在2018年出现激增，因为许多企业测试了机器学习(ML)算法和一系列自动化工具，以巩固与客户之间的关系，改善网络运营工作或增强其网络安全环境。
受初期成果的鼓舞，首席信息官们正在为下一个挑战做准备：在整个企业中扩展使用人工智能技术。根据普华永道公司(PwC)的最新研究，在1000名美国企业高管中，有20%的人表示，他们的公司计划在2019年将人工智能部署在整个企业中。
商业抱负正在飙升。企业正在对这些新兴技术进行更多投资，据互联网数据中心(IDC)预测，到2022年，在认知和人工智能系统方面的支出将达到776亿美元，是2018年预测的240亿美元的三倍多。
但无论企业的抱负有多大，在扩展使用人工智能的道路上都充满了危险，诸如战略冲突和业务重点的转移，这些都可能扼杀跨部门的合作。缺乏处理技术性工作的人才使问题更加复杂化。
在此，来自普华永道公司、德勤公司和一些初创公司的人工智能专家提供了一些重要建议，当首席信息官们在扩展实施人工智能计划时，应该予以考虑。
建立一个内部人工智能团队
初创公司Landing AI的创始人兼首席执行官吴恩达(Andrew Ng)表示，确保获得高管层的支持，企业应该建立一支人工智能团队，这会有助于项目在公司内部开展。人工智能团队可以由首席技术官、首席信息官或开发总监(首席数字官或首席数据官)领导，甚至由首席人工智能官来领导。组建这样一个团队将有助于招聘和留住人才。
“利用一个新的人工智能团队，你能够将人工智能人才与不同的部门联系起来，以推动跨职能项目，”吴恩达在去年12月出版的人工智能转型指南中说。“将出现新的职位描述和新的团队组织。”吴恩达曾在谷歌和百度公司担任人工智能团队的领导角色，他招募了机器学习工程师、数据工程师、数据科学家和人工智能产品经理。然而，吴恩达承认，目前人工智能人才的争夺是“短期内的零和”。企业必须与招聘人员合作来找到关键职位的人才。
引导“公民人工智能”员工和人工智能专家共同工作
人工智能人才的缺乏不应该扼杀人工智能计划。相反，企业应该利用那些使人工智能和数据科学民主化的工具，包括为人工智能开发人员提供具有用户友好界面的应用程序，以及为非技术专家制定教育计划。
企业可以将员工分为三个层次：公民用户，他们将学习如何使用人工智能增强型应用程序;公民开发人员或高级用户，他们能够识别用例和数据集，并可与人工智能专家密切合作以开发新的人工智能应用程序;数据科学家，他们将承担开发、部署和管理人工智能应用程序的重任，普华永道公司的新服务和新兴技术负责人斯科特•利肯斯(Scott Likens)说道，同时他也是整个企业扩展使用人工智能的报告的共同作者。这项工作将需要进行技能提升以缩小人才缺口。
建立卓越中心
利肯斯在普华永道的报告中表示，创建人工智能基础的最佳方式之一是建立一个人工智能卓越中心(CoE)。该组织将确定技术标准、架构、工具、技术、供应商和知识产权管理，并将确定如何识别用例以及如何制定问责制和负责治理工作。
例如，能源巨头壳牌公司已经建立了一个数据科学卓越中心，该中心利用人工智能、机器学习和分析技术来解决诸如石油钻机零件预测性维护等项目问题。普华永道称，目前有24%的受访者已建立某种形式的人工智能卓越中心。
通过实验增加人工智能策略
尽管立即制定人工智能策略可能很有吸引力，但吴恩达表示，大多数公司只有在拥有一些技术经验之后，才能制定出周全的人工智能策略。
吴恩达建议构建几个难度较大的人工智能资产，这些资产大体上要有一个一致的策略，但需要量身定制以在行业领域形成优势，这会使竞争对手很难复制。这需要复杂的数据分析策略来培养业务洞察力。
例如，凯勒•威廉姆斯国际房地产公司(Keller Williams)依靠成千上万精心整理的有关房屋的数据点和机器学习软件来改善其房源介绍，该公司首席产品官Neil Dholakia说。房地产经纪人使用凯勒•威廉姆斯公司的应用程序在智能手机上录制房屋的视频，该应用程序连接到谷歌的Cloud AutoML软件。该软件可立即识别和标记如地板或花岗岩台面等硬件特征。
Dholakia告诉记者，“这个过程需要从几天到几分钟不等，而且我们的经纪人可以免费使用。”他对机器学习技术在该行业能提供竞争优势的潜力给予高度评价，并表示他计划在2019年扩大公司对人工智能技术的使用。
“人工智能策略将指导您的公司创造价值，同时也建立起可防御的护城河，”吴恩达说。 “一旦团队开始看到初期人工智能项目的成功，并形成对人工智能的更深入理解，您就能够确定人工智能可以在哪些方面创造最大价值，并将资源集中在这些领域。”
构建负责任的人工智能
使用人工智能的主要障碍之一是解释人工智能模型如何做出其决策，这是金融等受监管市场的一个突出问题。美国银行(Bank of America)首席运营和技术官员Cathy Bessant在最近召开的纽约人工智能峰会上说，这就是需要创建一个透明的人工智能模型的重要原因。
组织可以通过回答以下问题来解决这些“黑盒子”问题：组织能否确保这些决策准确无误?谁对人工智能系统负责?是否有适当的合规控制措施?
成功的人工智能部署会建立对所有这些因素的问责制，以构建“负责任的人工智能”。
实践参与式设计或以人为本的设计
如何构建负责任的人工智能?根据德勤(Deloitte)最近一份关于企业中人工智能状态的报告，利益相关者应该采取的第一步是在设计复杂的人工智能实施工作上采取实践方式。
参与式设计——一种以人为本的设计——将用户“团体”的需求直接嵌入到设计过程中，以设计出更具可持续性的解决方案。这使设计人员能够意识到并避免因语境或想象力出现问题而产生无法预料到的状况。
例如，如果客服中心部署一个聊天机器人以减少员工工作量，则参与式过程会让客服中心员工、领导团队成员以及可能与聊天机器人交互的客户参与其中。
为确保人工智能建立在伦理基础上，企业应通过“定期审查和评估算法，以确保算法正确运行”，以此来开展参与式设计，德勤公司负责人兼全球数据风险和分析主管Vic Katyal说。最后，企业应该允许第三方来独立验证人工智能，这将有助于填补空白，并克服工作盲点。
是好消息吗?Katyal表示，首席信息官是最常见的高级管理人员，负责代表公司董事会来管理在企业中使用人工智能。
制定沟通策略
由于人工智能将对业务产生重大影响，因此企业应制定沟通计划以确保各方面协调一致。这项工作将涵盖投资者关系(解释人工智能创造价值的理论);政府关系(如有必要的话);客户(思考战略营销);人才(品牌对吸引新鲜血液至关重要);和内部沟通。
“因为如今人们对人工智能的了解仍知之甚少，尤其是通用人工智能被过度炒作，所以人们产生了恐惧、不确定和怀疑，”吴恩达说。“许多员工还担心他们的工作会被人工智能自动化。明确的内部沟通既可以解释人工智能，也可以解决员工的担忧，这将减少内部不愿意采用人工智能的情况。”
企业净收入额
大多数高管都看好人工智能的前景。德勤公司所调查的1100名IT和业务主管中，有56%的人表示，人工智能将在三年内改变他们的业务。
“人工智能/分析技术领域的军备竞赛将继续，因为企业需要变得精益、敏捷，并专注于增长，”首席信息官顾问兼Fractal Analytics公司的战略顾问安迪•沃尔特(Andy Walter)说。 “在目标业务流程中使用人工智能的领导者将会增加整个企业的价值驱动机遇。‘智能化企业’将在总销售额和净收入额上都战胜竞争对手。”
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