在公司实施人工智能之前应该问自己的 10 个问题

AI（人工智能）和 ML（机器学习）可以为组织的生产系统提供突破，如果在正确的环境中使用，甚至可以带来竞争优势。数字化转型及其多重进步给公司带来了压力，源于对落后的恐惧，这反过来又导致领导者预先愿意在他们的公司中实施这些技术。

但在大多数情况下，即使采用，基本障碍仍然存在，很少有公司拥有允许人工智能大规模产生价值的基本组件。明确人工智能的机会在哪里，并制定中央和明确的策略来获取人工智能所需的数据，应该是任何决定沉浸在这种转变中的实体的起点。

因此，在采用 AI 和 ML 战略之前，公司应该问自己以下问题：

1。您打算用 AI 解决什么问题？

在这种情况下，主要是从定义问题开始。公司在寻找什么？是机器学习模型可以解决吗？是否知道具体的人工智能系统将用于什么？

一方面，重要的是要检测哪些类型的活动效率低下或人力资本密集，另一方面，要确定 AI 和 ML 系统如何缓解这些问题。

2。公司将 AI 转化为机遇的计划是什么？

公司计划如何解决问题并实施解决方案？

在这一点上，必须知道如何在自动学习问题中重新定义问题定义，以及如何以一种避免在转换过程中出现任何类型的减速或价值损失的方式来实施它。

3。公司需要临时解决方案还是永久解决方案？

人工智能技术必须成为公司核心业务的一部分，并且必须伴随着管理团队的心态转变。绝大多数成功案例都得到了公司各级数字化转型的支持。

根据具体行动或公司日常流程是否需要人工智能模型，将决定购买定制产品、标准化解决方案或临时服务。

4。公司是否有必要的数据来支持 AI 模型？

人工智能模型的质量直接取决于公司可用数据的质量和数量。使用 AI 意味着训练一个准确且有意义的数据模型，该模型可以为 AI 系统提供数据，以便它们学会自行运行，因此，拥有高质量的历史数据是关键。

我的公司有足够的数据吗？人工智能将使用的数据源是否可靠？公司是否拥有强大的数据架构？为了回答这些问题，需要有一个坚实的目标和 KPI（关键绩效指标）框架，以及一个稳健的数据策略，以确保以最有价值的方式进行压缩。

5。这些数据被数字化了吗？

我是否将数据存储在数字系统中？为了能够正确管理数据，它们必须被数字化、集中、组织和集成到不同的数字工具（如 CRM 或 ERP、SCADAS 等）或数据库、CSV 文件、Excel 等中。如果这是并非如此，这些数据的数字化和人工智能的使用可能需要很长时间，有时甚至是一项不可逾越的投资。

6。公司是否有实施所需的资源？

公司必须现实地考虑它是​​否真的拥有在人力和财务资本层面上吸收变化的必要资源。我们将在哪里找到部署人工智能的专家人才？公司购买 ML 模型的预算是多少？

为了实现模型在内部系统中的平稳过渡和正确集成，关键是要有一个了解公司并了解开发人员或数据科学家的技术团队。此外，这些团队必须具备将要实施的模型集成到公司系统中的资格。

另一方面，人工智能模型的准确性将取决于公司开发它的预算、设备和时间。这一切也将决定公司是选择按需服务还是收购自己的团队实施的模式。

7。如果 AI 失败了会有什么后果？

人工智能模型通过非常复杂的算法和统计相关性工作，但总是存在误差。公司是否希望在具有高可变性和低准确率的过程中实施人工智能，还是相反？如果不成功，会有什么风险，损失多少投资？

根据可用的系统和数据，公司必须评估这些模型的准确性是否预计足够高以继续进行。

8。人工智能将如何与公司的整体战略相结合？

公司将如何将 IA 与流程和人员集成？是否存在 IA 与流程发生冲突的转折点？

人工智能不应该作为一种独立的技术来实施，而应该作为一种集成解决方案，与公司的所有领域协同工作，以最大限度地提高生产力和成果。公司必须问问自己，人工智能模型是否能够与其他各方一起工作，并确定可能出现的问题。

9。这一变化将如何影响公司的员工？

IA 自动化现在由工人执行的活动的能力将在多大程度上影响劳动力的规模？员工可能对变革持怀疑态度，公司必须找到合乎道德的解决方案，以免他们失去价值和动力。

有效的变革计划将侧重于具体的培训和干预措施，让公司的员工和经理参与其中。

10.应用这项技术的预期回报是多少？

公司需要多长时间才能收回投资？一旦实施人工智能，公司的成本会降低多少？在公司中集成 AI 和 ML 模型意味着成本，因此是一项重要的投资。

出于这个原因，必须做出现实的估计来确定投资回报的参数。要执行这个计划，应该建立可能的绩效指标（KPI's），这样才能衡量回报，计算模型给公司带来的价值。

您是否正在考虑在您的公司中实施 AI？

人工智能为企业打开了无数可能性的大门，但如果只是将其部署为实验，如果没有发现特定问题并且没有制定行动计划，那么它将变成一个毫无价值的提议，管理层将看不到任何东西投资回报率。

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