AI 转型采用
机器学习
和
深度学习
模型（例如
计算机视觉
、
自然语言处理 (NLP)
和
生成式 AI
与其他技术结合起来，创建出能够实现以下目标的系统：
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自动执行人工任务和重复性行政工作。
-
通过代码生成实现应用程序和 IT 的现代化。
-
利用先进的分析技术，提供数据驱动的见解和决策支持。
-
从数据中"学习" ，逐步提高准确性和性能。
-
利用个性化和
聊天机器人
改善
客户体验
。
随着 AI 的加速发展，AI 转型已成为企业取得长期成功的重要因素。根据 IBM 商业价值研究院最近发布的一份报告《
增强工作，构建自动化、AI 驱动的世界
》，将 AI 融入转型历程的组织往往能胜过竞争对手。
通常情况下，AI 转型是一项更全面的工作，而不是简单地用新技术复制现有业务流程。精心制定的 AI 转型战略能够创造全新的经营方式，提高生产力并促进可持续增长。为了实现和扩展技术，AI 转型往往要求企业改变战略和文化。
那些拥有 AI 优先心态（而不是将其业务流程数字化）的组织，将在快速变化的商业环境中获得巨大的竞争优势。虽然 AI 历程没有单一的标准手册，但在 AI 转型的早期规划阶段，常见的考虑因素包括
-
战略和价值：
AI 转型的用例和目标是什么？哪些工作流程得到了增强，成功的内部指标是什么？
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技术和数据
：
哪些模型、数据和部署战略最适合组织的战略？
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体验设计：
内部和外部用户将如何与 AI 互动？
-
运营模式：
组织如何在业务中推广新技术？
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人才和文化
：
组织将如何通过培训、技能提升和招聘来接受 AI 文化？
AI 转型是一个动态的过程。每家公司的 AI 能用例和实施情况都不相同。但组织在训练和部署 AI 之前通常会遵循以下规划流程，以帮助确保其战略的有效性：
收集信息：
组织会在这一阶段进行研究，了解生成式 AI、机器学习、计算机视觉和其他技术等工具。在这一探索阶段，利益相关者可能会列出 AI 可以解决的业务问题，并概述可能获得的好处。
评估现有资源和限制
：组织在制定全面的计划之前通常会对其现有业务进行审计，审查其 IT 部门和数据实践的能力。
确定目标：
组织在这一阶段要确定希望解决哪些具体问题，以及在实施过程中如何衡量成功与否。
制定路线图：
组织在制定路线图时要根据实际需求选择 AI 项目，确定可能需要哪些支持，以及哪些合作伙伴或供应商应具备 AI 方面的专业知识。
这些战略规划阶段完成后，就可以开始设计、构建、训练、验证和调整 AI 模型。促进负责任且有效 AI 部署的一些阶段包括：
数据质量
和强大的
数据治理
实践是 AI 成功转型的支柱。在此过程中，组织可帮助确保其数据管道的准确性和清洁度，以及可查找性和管理规则。这可能涉及使用
DataOps
工具自动执行选定的工作流程、优化数据仓库和基础设施，以及投资数据管理解决方案（例如
湖仓一体
）。
在组织阶段，企业领导者还要确定数据的所有者、现有的
数据
安全措施以及使用数据的条件。此过程创建了一个自助服务管道，使正确的人能够在正确的时间访问数据。
有了强大的自动化和智能应用实践作为基础，组织就能将 AI 更深入地融入其业务中，并实现公司运营方式的转型。随着员工在日常工作上花费的时间越来越少，可能需要在整个组织范围内进行变革，以鼓励员工伙伴提供更多有价值的创造性劳动。在这个层面上，更复杂的工作流程完全可以被 AI 驱动的工具组合所取代。
AI 转型可能还包括对企业级业务实践进行 AI 辅助分析，例如通过提供有关消费者行为或高级预测的洞察分析。随着 AI 完全融入业务，组织还可以实现 AI 生命周期的自动化，提高实验速度，更快地构建特定用途的模型。
AI 模型在 IT 流程和运营中具有大量应用。AI 可以快速提高 IT 敏捷性，并解决
应用程序现代化
和平台工程等复杂流程。
例如，生成式 AI 可以生成代码、将代码从一种语言转换为另一种语言、对代码进行逆向工程并推动转型规划。
这些工具还可以为开发人员提供增强型站点可靠性工程，并实现测试流程自动化，最终简化 IT 流程，使员工能够专注于更具创造性和以人为本的任务。
生成式 AI 可以改变提供
客户体验
的方式，使企业脱颖而出并获得竞争优势。AI 工具可以提供定制建议，全天候处理客户支持，并无缝创建个性化内容，例如社交媒体帖子、个性化信息或网站文案。
AI 可以通过分析大量数据和情感分析识别模式，对未来的消费者行为做出预测。例如，银行可以提供个性化、自动化的投资组合管理服务，政府也可以将信函自动转换成多种语言。
企业可以利用 AI，实现从源头到支付流程的自动化，并管理资源需求，从而减少效率低下和浪费的现象。例如，AI 工具可以对交付进行分类，选择最具成本效益和环境可持续的方式来履行订单，或分析历史数据以预测需求。
AI 驱动的订单智能系统能够快速洞察订单管理工作流程，让企业领导者在问题出现之前就能发现潜在的干扰或找出问题所在。当与复制现实世界流程或设备的
数字孪生
相结合时，AI 可以优化维护和调度等流程来提高效率。
一个强大、负责任的AI 项目，其背后有一套精心设计的方法，可以提高绩效，为企业带来巨大的竞争优势。但是，与所有
数字化转型一样，成功采用数字技术并对业务产生切实影响
还远未得到保证。
根据麦肯锡的调查，90% 的受访企业开始了某种形式的数字化转型。然而，预期的收入效益只实现了三分之一。
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要充分实现 AI 的积极影响，组织可能需要克服一些常见的挑战，包括：
在整个企业中推广 AI 可能是一项挑战，需要决策者和利益相关者投入大量时间和精力来概述如何将技术融入企业。作为 AI 转型的一部分，企业可能会发现自己需要管理大量数据，并且需要强大的计算能力来实现其目标。
成功的实施通常需要对哪些 AI 模型适合组织进行广泛研究，并对
基础设施
进行大量投资，以支持 AI 解决方案。越来越多的企业正在考虑采用
混合云
模型来支持大范围采用和部署。
良好的数据治理要求 AI 训练中使用的数据是干净、一致和安全的。这意味着打算采用 AI 的组织也将成为数据公司。例如，用于训练
大型语言模型 (LLM)
的输入数据必须得到适当的整理和存储，并且不能使用有偏见或专有的数据。
良好的数据治理还有助于确保模型输出可观察和可解释。成功进行 AI 转型的组织通常会监控数据活动，并持续审核其网络安全实践。它们还根据当地法规对敏感数据进行加密。此阶段可能涉及多个流程，以提高本地、云和
软件即服务
(SaaS) 应用程序中的数据安全性。
