通過這些C-Suite問題提升AI投資
人工智能（AI）不再是僅限於精通技術行業的工具；這是一支在全球範圍內重塑業務的變革力量。如果您處於C-Suite，那麼您已經有可能進入AI投資。但是，您是在提出正確的問題以最大程度地提高價值和未來的策略嗎？本文深入研究了執行團隊必須要求提高AI計劃，發現錯過的機會並將投資變成可衡量結果的基本問題。不要僅僅騎AI浪潮，而是戰略性地制定它。
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為什麼戰略問題在AI投資中很重要
進行知情的AI投資不僅在於採用尖端技術，還在於將這些創新與總體業務目標保持一致。沒有戰略性探究，決策可能會被反應而不是主動，使組織容易受到浪費的資源和未得到滿足的目標。提出重點問題會建立清晰度，儘早確定挑戰，並確保AI部署的各個方面都與明確的商業目的有關。
緊迫性的增加源於AI的迅速發展。領導者不僅必須保持知情，而且還必須挑戰自己的假設，以完全使AI計劃具有長期目標。解決這些關鍵問題可以幫助加深組織對AI的理解，同時改善決策過程。
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1。我們要解決什麼問題？
每個成功的AI計劃都始於定義明確的目的。首先問：“我們正在使用AI解決哪些特定的疼痛或機會？”確定核心業務問題確保投資是針對目標並且解決方案具有影響力。 AI實現的散點圖方法通常會導致看起來具有創新性但對底線的工具或應用程序。
例如，如果主要目標是簡化客戶體驗，則重點可能以AI驅動的聊天機器人或個性化建議為中心。如果挑戰涉及運營效率低下，則應優先考慮預測性維護或過程自動化等工具。歸零一個定義明確的問題可以驅動更好的結果，從而實現可衡量的績效改進。
2。如何衡量成功？
在啟動任何AI計劃之前，請建立與更廣泛的組織目標相關的KPI（關鍵績效指標）。沒有指標，很難評估AI部署的有效性。流行的KPI可能包括節省成本，提高生產率，提高客戶滿意度分數或直接與AI計劃相關的收入增長。
考慮為當前績效水平創建基準，並為改進設定現實而雄心勃勃的目標。提出這個問題，早期提出了一種以結果為導向的方法，並防止投資成為最低ROI的無形實驗。
3。我們有正確的數據基礎架構嗎？
AI在數據上蓬勃發展，這對於企業必須建立強大的系統來收集，管理和分析信息至關重要。 C-Suite的一個關鍵問題是當前的數據體系結構是否足以支持AI計劃。這不僅涉及評估數據的數量，還包括其質量，可訪問性和安全性。
數據孤島，整合不良和合規風險是成功採用AI的常見障礙。組織必須通過投資數據清潔，實時處理和加密策略來解決這些差距。建立集中式，可擴展和安全的數據基礎架構為長期AI成功奠定了基礎。
4。我們是否為勞動力裝備AI集成？
人工智能的部署並非與技術本身結束，它必須與了解如何利用它的勞動力配對。領導者需要問：“我們是否正在為員工提供足夠的培訓，工具和支持來擁抱AI嗎？”抵抗通常是由於缺乏對工作流離失所的理解或恐懼。
高技能的舉措和清晰的溝通可以減輕這些擔憂，並使團隊能夠與AI解決方案一起工作。確定技能差距並提供動手學習資源應優先考慮。讓員工參與整合過程可確保廣泛採用和平穩的過渡。
5。AI將如何適應我們的長期戰略？
人工智能不是一勞永逸的投資；隨著技術的發展，這是一個正在進行的旅程。這使得C-Suite評估AI計劃如何與公司的五年或十年路線圖保持一致至關重要。問：“ AI如何增強或重新定義我們在行業中的競爭地位？”
具有遠見的企業認識到，保持競爭性需要將創新與適應性融為一體。無論是探索新的收入來源，降低運營風險還是保持客戶期望，AI都應該在長期計劃中發揮關鍵作用。將AI連接到戰略目標可以使投資專注於投資。
6.我們要解決什麼道德考慮？
合併AI引入了不容忽視的道德責任。 C-Suite必須問：“我們是否遵守數據使用，隱私和AI決策的道德標準？”信任和透明度對於維持客戶關係和避免監管陷阱至關重要。
這包括確保確定和減輕數據的偏見，遵守特定於行業的法規，以及對AI如何影響員工和客戶的透明度。主動設定道德框架可以增強信譽，並將組織定位為負責的AI採用者。
7。我們準備好擴展AI解決方案了嗎？
一旦初始AI飛行員證明其價值，下一個邏輯步驟是將這些系統擴展到更廣泛的應用程序。領導者應該問：“我們是否擁有正確的資源，流程和合作夥伴關係來擴展整個組織的AI？”這涉及評估基礎設施準備就緒，員工準備和財務能力。
擴展需要紮實的變更管理策略，以考慮技術升級和文化轉變。與供應商，顧問，甚至投資於專門的AI工作組合作，可以加快擴展工作，同時確保運營連續性。
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推動AI成功的下一步
成功的AI策略始於提出正確的問題並培養在C-Suite中解決問題的思維方式。參與這些討論職位領導者做出明智的決定，以優化資源並加速增長。請記住，目標不是為了以下趨勢採用AI，而是將其用作可衡量的戰略影響的工具。
如果您的組織致力於提升AI投資，請先在下次執行會議中解決這些關鍵點。通過明確的路線圖和主動計劃，AI可以成為具有可持續競爭優勢的變革力量。
參考
Agrawal，Ajay，Joshua Gans和Avi Goldfarb。 預測機：人工智能的簡單經濟學。哈佛商業評論出版社，2018年。
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