虽然2020年推出了具有前所未有的挑战的企业,但它也有增加了加快了许多技术创新的采用时间表的额外效果。例如,最近普华永道调查发现,四分之一的组织报告了2019年增长超过七分之幅的AI通过。

大流行确实是许多下一代AI项目背后的驱动力。58%的组织报告在劳动力规划中投入大量投资,而供应链恢复能力和需求投影也分别以48%和42%占据占有率。

好奇关于如何从您的AI投资中获取更好的投资回报率?阅读三个关键实践以最大限度地提高您的举措:

  1. 专注于战略举措:AI通常与项目有关,以提高生产率并降低成本。然而,PWC调查表明,这些举措并不总是提供,因此,AI领导人越来越多地将该技术应用于更多战略区域。例如,近67%的受访者表示,投资推动更好的客户经历的AI符合其预期。相比之下,只有50%的成本储蓄倡议对同样的说法表示相同。
  2. 部署生产中的AI / ML模型:AI领导人已经超越了分析/ AI模型的实验使用,以更加成熟的方法,将这些模型集成到组织更广泛的应用和技术基础设施中。此外,公司越来越多地将连续学习(CL)AI / ML模型嵌入到其软件中。这使得它们能够更快地对变化的条件作出更快的反应 - 当大流行第一次命中时,以及随着组织的返回恢复正常运营,这将继续存在的东西。
  3. 采用集成的AI交付模式:在AI举措中实现良好的投资回报率不是一个部门或个人的唯一责任。组织需要跨一系列学科的综合方法,包括它,自动化,数据科学和操作。为了解决这个问题,普华永道发现,近23%的公司已建立AI卓越中心(COE),以分享和协调整个公司的AI资源。另外19%的人任命了一名AI领导人,负责监督该技术的战略和治理。

如果您喜欢许多组织,您可能已经建立了COE的分析,自动化或相关技术。整合这些单独的计划,或者至少确保您协调它们,对于导出来自AI部署的最大价值非常重要。AI采用的增加是一个小而重要的银色衬里,从2020年代的业务中断出现。

有关您可以做些什么来充分利用这项技术的全部潜力,请查看此项信息周刊文章

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