根據(jù)埃森哲(Accenture)的一份新報告，許多公司陷入了困境，而很少有精英知道如何使人工智能(AI)大規(guī)模發(fā)揮作用。

“AI：按比例構建”顯示了這種轉換的難度以及成功完成轉換所需的時間。

埃森哲應用智能公司醫(yī)學博士鮑勃·伯基說：“簡而言之，我們的報告發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)公司確實在努力擴展人工智能。”“他們被困在概念驗證工廠中，進行AI實驗和試點，但擴展成功率低，AI投資回報低。”

埃森哲對16個行業(yè)的1,500名C級高管進行了調查，以確定使AI項目成功的因素。埃森哲確定了AI發(fā)展的三個階段：

概念驗證工廠-孤立的工作，沒有首席執(zhí)行官的關注，沒有規(guī)模

戰(zhàn)略性擴展-實驗思維定勢實現(xiàn)規(guī)模和回報

為增長而工業(yè)化-人工智能的企業(yè)文化，清晰的愿景，指標和治理

正確實現(xiàn)AI過渡具有可觀的財務回報。埃森哲的分析師發(fā)現(xiàn)，成功擴展人工智能與財務評估的三個關鍵指標之間存在正相關關系：企業(yè)價值/收入比，市盈率和市銷率。做到這一點的公司在每個指標上平均提升了32%。

伯基說：“我們的研究表明，進入工業(yè)化增長階段將實現(xiàn)競爭差異化，這與財務業(yè)績顯著提高有關。”

首席執(zhí)行官需要完成以下三個任務才能達到AI的成長階段：

掌握數(shù)據(jù)集

使AI成為團隊運動

專注于ROI中的I

這是埃森哲關于如何做到這一點的建議。

掌握數(shù)據(jù)集

戰(zhàn)略縮放器是構建和管理數(shù)據(jù)(從創(chuàng)建到保管再到消費)的專家。他們認識到業(yè)務關鍵數(shù)據(jù)的重要性，并將財務，營銷，消費者和主數(shù)據(jù)視為優(yōu)先領域。

伯基說：“這可能是一個艱巨的領域，很難確定特定的投資回報率，但是正確地采取這一步驟將使組織在完成這一正確步驟后可以完成的工作中獲益匪淺。”

Berkey繼續(xù)說，最成功的公司在數(shù)據(jù)質量，數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)治理框架上進行了大量投資。

他說：“成功擴展AI的公司更有可能使用更大，更準確的數(shù)據(jù)集，并且它們將內部和外部數(shù)據(jù)集集成為標準做法。”

他們還使用正確的工具：基于云的數(shù)據(jù)湖，數(shù)據(jù)工程/數(shù)據(jù)科學工作臺以及數(shù)據(jù)和分析搜索。