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人工智能最佳实践指南旨在帮助企业领导者了解成功应用人工智能应用的关键信息。搜索我们的全套执行指南报告如下:
随着人工智能进入更多行业和工作流程，越来越多的非技术团队成员将被指控领先的AI项目。下一波AI催化剂将在概念层面熟悉AI（阅读：Executive AI流行），但大多将是促进AI的能力的专家，以重要的业务工作流程和目标。
在人工智能创造的广阔商机中，我们如何选择能够产生投资回报的项目？我们是否从阅读与我们行业相关的AI用例中获得灵感？我们是否在自己的现有优先事项列表中搜索，并希望人工智能的应用变得清晰？
虽然公开的AI“拖鞋”比三年前的常见不那么常见，但AI项目的失败模式仍然相同。
您可以投资AI成熟度和未来的能力 - 或者您可以使用具有相对短期窄ROI的表面级AI应用程序“快速获胜”。
在挑战的挑战和领导力方面采摘第一个AI项目是对制造错误的投资的权利。挑战在于（a）识别正确的项目，（b）排名和确定正确的项目。
在经典的商业书中好，作者Jim Collins谈到了高性能和普通公司之间的技术采用的不同方法。柯林斯的研究表明，高性能方倾向于采用技术作为现有的，工作策略的加速 - 而实惠的表现者倾向于采用技术，以便在他们尚未开展的方向或策略中加入变化。
那些将从人工智能中获得真正优势的公司将以一种实现短期ROI的方式部署该技术，与长期愿景保持一致，并有意识地发展人工智能成熟度——包括技能、数据基础设施等。
AI不是它 - 采用人工智能几乎没有像采用传统的软件解决方案。
让人工智能发挥作用与在项目开始前就“把事情做好”有很大关系，包括:
人工智能部署充满了技术和战术元素，必须很好地执行，才能看到投资回报:数据必须是可访问的，跨职能的人工智能团队必须一起工作，即使人工智能试点看起来很有希望——它通常需要集成到遗留系统中，才能成功部署。
这篇文章是我们Catalyst成员的请求。Catalyst咨询计划是AI顾问和服务提供商的仅应用辅导计划。该项目包括一对一咨询，每周与Catalyst其他成员进行小组问答，以及一系列专有资源和框架，以获得更多的人工智能业务，并通过人工智能项目提供更多价值。更多信息请访问www.fgamus.com/catalyst。
这是Ian Wilson的贡献文章，战略4 AI的创始人 - 了解更多有关Ian在线AI战略课程的更多信息。伊恩也是世界上最大的金融机构之一的汇丰银行的前阿博主任。询问来自外部专家的贡献文章，请联系编辑汇编@ merj.com。随着AI用于支持业务运营的成熟周期的推进，我们已经通过了一系列关键里程碑。然而，按照一种让人想起以前新兴技术引进的模式，组织最初雇用专家只是为了避免使用诸如“基础设施”、“工业化”或“战略”之类的亵渎性词语，而不是诸如“用例”、“快速赢”或“轻松投资回报”之类的安抚性词语不幸的是，许多企业并没有牺牲他们不一致的期望，而是牺牲了他们的专家。。。再过几年，许多试图走捷径、主要看到失败的企业，现在对专家们的建议有了深刻的理解，并正以更有经验的眼光审视如何从这一点向前迈进。然而，在利用AI功能以支持业务目标时，许多企业仍然可以避免误认为是令人无法误认为的假设。我喜欢称这些假设最令人震惊的是AI-Pocolypse的4骑兵：
人工智能没有轻松进入企业部署。尽管AI相对普遍了解赢得市场份额和服务客户的不可避免的力量，但名称估计约80-90％的AI项目失败。
设定期望。
在我们的持续投票中，新的EMERJ Plus成员表示，除了“访问更多AI使用案例”和“测量AI ROI”之外，我们的会员始终如一地告诉我们，他们加入以“为AI项目设定期望” - 特别是领导。
很多关于人工智能战略的书都可以写，我们已经看到“战略”在不同的企业中有不同的含义。本文简要概述了创建AI策略的常见步骤——大致按照步骤通常执行的顺序。
审查AI机会意味着一个关于一个关于一个专家的上下文知识的霍奇奇，包括（但不限于）对：
人工智能准备改变每个行业 - 在未来几十年中创造经济价值的数亿。
这篇文章是我们的一个催化剂咨询项目成员的请求。催化剂咨询计划是AI顾问和AI服务提供商仅适用于仅应用业务增长辅导计划。该计划有助于AI咨询和服务领导者赢得更多优惠并提供更多的客户价值。成员收到一对一咨询，小组教练和专有催化剂AI最佳实践框架。了解更多或申请：Emerj.com/catalyst。
在过去的四年中，采访了数百个AI研究人员和AI企业领导者，我们一直听到了对AI采用的同样挫折，再次收养时间和时间。“文化很难改变。”“领导力不知道他们想要完成的东西。”“没有人知道如何处理我们雇用的这些数据科学家。”等等……在我们与企业客户的一项工作中，我们采取了最普遍的，对AI部署的挑战，并将它们共同进入AI部署的“先决条件”的框架。
在“人工智能采用的陷阱”系列的最后一期中，我们将讨论人工智能的投资回报率预测。在衡量人工智能投资回报的能力方面，存在着大量的误解。在这篇文章中，我们将讨论在投资人工智能和预测回报方面可以做什么和不能做什么。
在“企业人工智能应用的陷阱”系列的第二部分中，我们将讨论低估人工智能和机器学习的集成需求。
什么比训练算法更难检测到图像或自动化过程？首先收集和清理数据。
本文是一个名为“AI Zeitgeist”的7部分系列的第5部分，我们将在未来10年内绘制AI采用的细节，并探讨商业领导者需要理解的AI生态系统的关键变化。
大多数时候我们有何时在Emerj发表演讲，他们来自商业领袖。本文发布的时候，我刚刚在华盛顿特区的国防大学演讲中回来。在许多方面提出了独特的。显然，坦克和潜艇的用例完全不同于药物开发或销售更多产品的零售货架。
如今，几乎所有年轻的公司和初创生态系统中的公司都愿意谈论他们如何利用人工智能或机器学习。在大多数情况下，这是为了让他们的产品听起来特别和令人兴奋。然而，事实是，大多数年轻的公司都不具备利用人工智能增加自身价值主张所需的资源或人才。
您已经在社交媒体或收件箱上轰炸了所有这些“革命性的AI”这个和“游戏变化的AI”。
自2012年以来，很容易看到风险投资，会议和与业务学习的商业相关查询的大众崛起 - 但大多数技术高管常常识别他们的业务实际上将机器学习（ML）应用于业务问题的地方难以遇到问题。
人工智能供应商和企业买家在人工智能解决方案的投资回报率(ROI)问题上很难达成一致。
这篇文章是我们Catalyst成员的请求。Catalyst咨询项目是一个培训项目，包括一对一的咨询，每周与其他Catalyst成员进行小组问答，以及一系列基于全球最大企业(人工智能采用者和买家)的人工智能领导者、成功的人工智能供应商和服务提供商的见解的专有资源和框架。了解更多并应用www.fgamus.com/catalyst。
许多商业领袖犯了错误，相信AI和机器学习就像普通的一样，但这不能从真相中进一步。在很大程度上，这是因为，与简单的软件解决方案不同，对于谨慎的业务问题，可以很难测量机器学习的投资回报率。
今天业务的AI状态是什么 - 中市场业务领导者现在需要了解什么？
希望应用AI的公司正在寻找其行业的竞争优势，这将使他们成为市场的优势并帮助他们成长。但是，并非每个AI应用都可以为公司提供竞争优势。许多AI应用程序只是将成为新的正常情况。
AI采用涉及教育利益相关者群体（中小企业，IT，领导力）对AI的技术细微差别。它涉及导航人的动机和激励措施。
新手AI项目领导者完全由（不切实际）的近期金融基准衡量项目。
尽管数十亿美元被投入到人工智能创业和应用中，但众所周知，大多数企业的人工智能项目都失败了。
在20世纪90年代，本·霍洛维茨对产品经理的描述如下:“一个好的产品经理是产品的首席执行官。”这个定义并不总是完美的，但它可以是总结产品经理职责的好方法；他们完全负责从一开始就带来内部产品，以产生投资回报。
企业领导人对自动化的诸多担忧之一是，他们将如何让员工适应新技术。数字时代也带来了快速转变技能有效员工对自己的工作需要,留给企业领导人想出策略如何reskill和重新培训员工,防止他们的公司吸引公众的鄙视,以及如何与同行竞争。
在本文中，我将展示6个非本文专业人士的例子，这些专业人士使用他们的业务和主题专业知识（不是他们的编码能力）在AI中拥有更令人兴奋的职业生涯，并且我从EMERJ订阅者中直接回应了一些问题和评论AI职业发展的知识。
这是我们“AI促进职业发展”系列的第二篇文章——请务必阅读第一部分（并观看该页面上的视频）。
上个月我们在工业播客中运行了一个播客系列，在工业播客中的主题“推进了你的职业生涯，以”推进了AI的时代“，重点是非技术专业人员在市场上如何更有价值，并且可以参与其中AI项目和举措，而不学会编码。我收到了两倍的反馈，因为我们曾经在播客中运行过的任何其他系列 - 这让我感到惊讶。它让我感到惊讶，因为我想到了Emerj.com上的一切，因为对非技术专业人士有用。我们已经建立了我们的编辑历和我们的产品，周围的内部专业人士的需求，他们希望充分利用他们的职业生涯，但最近的系列直接与该话题谈过。但直接谈论“在人工智能时代提升你的职业生涯”这一主题显然是不合时宜的。For that reason, I’ve decided to release a three-part video and article series on that same topic, breaking down the lessons that were most important for me - and sharing a bit of my own story going from small-town martial arts instructor to international AI speaker and strategist.在进入小镇武术教练部分之前，我想分享一段改变我职业生涯的硅谷关键对话：
我应该参加人工智能活动吗？
我应该去哪个事件？
我应该去这个活动吗？
我们在emerj谈论结缔组织的概念，这是一家想要应用ai的公司不仅需要访问数据，不仅需要雇用通常非常昂贵的人工智能人才，而且还必须拥有相关主题专家的结缔组织可以与那个天赋合作。
我们讨论了在Emerj在企业中完全在企业通过时讨论了具有合适人才的重要性。数据科学人才的稀缺性及其价格点是小企业目前不太可能通过AI的主要原因之一。
当大多数专业人员考虑“AI咨询”时，他们倾向于考虑技术机器学习服务，如：建立我们的数据基础架构，制作和测试新算法，有趣的AI系统进入现有IT基础架构。
本文是人工智能产品开发系列文章的第三部分。
在本系列的第一艘分期上，我们涵盖了如何以近期采用能力和长期潜力开发AI产品的想法。
所以你决定想要将AI产品或服务带到市场上。
在你出售任何东西之前，你必须决定开发什么样的产品或服务。
无论你是初创企业还是企业，开发人工智能产品都是一项挑战。
您不仅要努力寻找一个使用案例的挑战，即AI实际上可以将价值交付到企业工作流程，但您也有UI疑虑，并且 - 通常 - 监测算法漂移和其他技术问题的需求要高得多。
在本文中，我将探讨如何让AI产品或服务的价值符合企业买家的要求。
在过去的三年里，Emerj拥有有权在全球AI公司的数百名个人思想领导和领导作用 - 通过我们的创造性的服务。
虽然AI供应商公司在每个部门扩散，但企业需求远远超过先进技术，以实际采用和部署AI。AI服务和咨询公司正在扩大以填补差距 - 提供企业往往没有内部人才的服务，包括：
这篇文章是我们Catalyst成员的请求。
Catalyst咨询计划是AI顾问和服务提供商的仅应用辅导计划。该项目包括一对一咨询，每周与Catalyst其他成员进行小组问答，以及一系列专有资源和框架，以获得更多的人工智能业务，并通过人工智能项目提供更多价值。了解更多并应用www.fgamus.com/catalyst。
当我们被调用为我们的AI机会景观研究时，我常常发现我们所召集的原因是公司（a）已经花费了数百万美元，他们没有看到结果或（b）他们有3-4个ai飞行员在牵引力下进行。
内容营销包括许多宣传和吸引新的潜在客户的方法。在Emerj，我们参与了数百个与人工智能相关的产品和服务的活动，我们了解到，人工智能供应商的内容营销可以归结为两件事:
公司经常在主页或服务页面上强调人工智能。虽然AI目前是一个重要的主题，但在网站的主页上简单提及它不会让潜在的客户感兴趣。相反，重点关注寻找AI供应商网站及其在线物业的利益相关者的直接需求更为重要，以便让他们更接近销售。
欢迎参加本三部分系列的第三部分，用于人工智能产品或服务的上市战略。在第一部分中，我们谈到了你想要摆脱市场上的洞察力的洞察力。在第二部分中，我们谈到了那些洞察力如何收集。
在这个系列中的一部分中，我们讨论了出于上市战略项目的洞察力。在第二期分期上，我们将潜入如何获得这些见解。
当客户来找我们做定制研究项目时，有时是因为一家大公司想要进行收购，或者是一家公司想要获得一些竞争情报。他们关注的是还有谁在提供类似的产品，以及如何在市场上与其他竞争对手相抗衡。
在过去的18个月中，我们已经看到了很多我们称之为“假人工智能重塑”的东西，我怀疑，只要人工智能是一个流行词，我们就会看到越来越多的这种情况。商业领袖们将不得不密切关注他们中间的这类公司。
企业高管在采用人工智能时面临的最大问题之一是，确定一家公司是真正在利用人工智能，还是仅仅将其作为一种营销策略。在之前的文章中，我们讨论了评估人工智能公司真实性的经验法则，这些规则是基于对数百名行业专家和人工智能研究人员的采访。
几个月前，我们在《如何突破人工智能炒作》(How to Cut Through the Artificial Intelligence Hype)一篇文章中谈到了评估公司并试图弄清楚他们是否真的在做人工智能或只是将其用于营销目的的三条经验法则。因为它是如此的受欢迎，我受到启发写了这篇后续文章。
人工智能和机器学习现在是热门条款，许多公司都渴望谈谈他们的产品如何依赖这些尖端技术。建立的公司和初创公司希望解释AI如何是他们业务的关键部分。
在过去三年的AI机会景观研究中，我们已经在AI生态系统上检查了许多广泛的能力，从计算机愿景到对话界面到异常检测和超越。我们最早的客户研究工作中的一些专注于后台自动化 - 主要是金融服务和医疗保健 - 它与一系列供应商，用例和应用AI用于文件搜索和发现的机会带来了面对面。
冠状病毒大流行已经迎来了一个新的数字付款时代;那些曾经邮寄过支票和购买的人现在正在以电子方式支付账单和在线购物。随着冠状病毒的经济响起，支付空间中有一些AI初创公司将成功，其他人将失败。如果这不是他们的重点，那么所有人都迅速枢转到电子商务。
诈骗、洗钱和其他网络犯罪往往在经济冲突时期增加，疫情也不例外。鉴于冠状病毒危机，我们认为，欺诈检测应用是最有可能被采用和部署的人工智能用例之一，即使在其他种类的更长期的战略性创新投资资金枯竭的情况下。
供应链包含所有构成我们生活的世界的材料、组件、产品和包装。然而，对于成功的供应链来说，往往有一个不可见的因素:数据。
在阅读AI供应商网站或企业新闻稿时，您可能不知道这一点，但当您深入了解企业实际采用AI的原因时，模式就很清楚：
关注人工智能的商业领袖、经理和咨询顾问不仅试图了解人工智能能做什么，他们还试图发现获得人工智能优势的方法。
与任何特定部门所做的最大和最强大的公司都有魅力。如果你在电子商务世界看，每个人都最终引用亚马逊。在银行业的世界中，像JP摩根一样的公司被提及，每个人都对他们最新雇用的最新雇用，以及他们在技术方面的最新创新。分析更大的公司似乎具有级别设置效果。
我们在这个“AI Zeitgeist”系列中的七条第七条。这是一个虽然建立在这方面，我将AI的竞争力动态作为第七篇文章的主题，因为对我来说，一切都建立了这一点。
我们来到“AI Zeitgeist”系列中的第六部分，这是关于商业领袖人工智能优先事项的变化景观。
本文是一个名为“AI Zeitgeist”的7部分系列的第4部分，我们将在未来10年中绘制AI采用的详细信息，并探讨商业领导者需要理解的AI生态系统的关键变化。
本文是“人工智能时代精神”系列文章的第3部分，我们将在该系列文章中描绘未来10年人工智能应用的细节，并探索商业领袖需要理解的人工智能生态系统中的关键变化。
本文是“人工智能时代精神”系列文章的第2部分，我们将描绘未来10年人工智能应用的细节，并探索商业领袖需要理解的人工智能生态系统中的关键变化。
以下陈述都是真实的，但不是你可能认为的方式：
对于大多数公司来说，AI很难。机器学习人才很难找到并难以雇用。AI给一些公司在市场上进行了新的方式。
在Emerj，我们致力于通过渗透当前Zeitgeist在商业世界中的AI炒作。Although we’re skeptical about many of the claims that AI vendors make on their websites about what they’re AI software can do, it seems unlikely that the AI hype is going to disappoint venture capitalists and governments enough to usher in a third AI winter.
在阅读传记和历史上很早就突出了我的东西是激励措施统治世界，该公司的国家最终最终为自己的自身利益而做的事情。而且没有任何内在的错误，但要记住它很重要。
如果一个调整社交媒体，很容易确信，每个AI初创公司都在制作很多钱，这在他们与之合作的公司和实际收入的公司中发挥了重要影响。但是，正如我们在Emerj在这里多次提到的那样，大多数AI应用程序都处于飞行模式。
找到合适的人来做一份工作一直是个问题，尤其是当它需要高水平的专业知识时。招聘专业人士(84%)越来越依赖社交媒体来寻找合适的人才，B2B高管在寻找合适的公司提供关键服务时，往往会从LinkedIn上寻找线索。难怪人们和公司为了吸引他们的注意，会在领英(LinkedIn)上发布一份强大的个人资料。然而，寻找提供人工智能服务的公司的企业需要仔细查看这些配置文件。
广泛地，人工智能涉及一台机器，只有人类能够做到这一点。也就是说，如果几年前的某些计算能力仍然构成AI，那么计算机科学家的不同意。如今，许多这些功能可能只是被称为软件。
我们讨论了大型企业可能在我们之前的文章中采用AI的困难;尽管如此，上个月我们已经用完了原因，为什么小企业申请AI的原因比企业更困难，以及他们将来如何赶上更大的企业。
本文基于emerj首席执行官Dan Faggella提供的介绍，最近的会议“人工智能和商业道德：朋友或敌人？”在巴黎圣母院大学举行。关于人工智能和道德的对话从广泛到特定的。在一端，有政府制定国家，州和地方各级法律和政策。在中间，您对某些关于隐私期望的某些协议进行行业范围协议，处理客户数据的方法以及政府建立的框架内的其他道德考虑。
AI is being likened to a "Fourth Industrial Revolution" because of it's potential for creating profound change in people’s lives, much like the invention of steam engines (First Industrial Revolution), electricity and mass production (Second Industrial Revolution), and the rise of the digital age (Third Industrial Revolution) had in the past.
在Covid19的不确定性中，我们的企业领导者的民意调查和调查显示了两个趋势是一致的：
在Emerj，三年多来，我们一直在跟踪各行业人工智能初创企业和解决方案提供商的发展，与创始人和团队成员交谈，与依赖这个人工智能解决方案生态系统的企业领导人和买家沟通。
保险业正经历着几十年来从未有过的动荡。与飓风桑迪或2008年金融危机等其他事件不同，冠状病毒基本上影响了世界的每个角落，或多或少影响了每个行业。
在这篇由三部分组成的系列文章的最后两篇文章中，我们讨论了人工智能的优先级将如何改变以应对冠状病毒大流行，以及企业如何进一步利用它们拥有的优势(和可以创造的优势)来克服在这个不确定时期面临的挑战。
在EMERJ，我们的研究涉及跟踪II和跨行业的创新，拨入AI驾驶ROI的地方，我们通过我们的AI机会景观研究。在这些艰难时期，我们预计许多AI初创公司将在大型企业中逐渐消失，并且在大型企业中彻底地转移到更加符合我们将在本文中阐明的内容。
covid - 19疫情改变世界的速度超出任何人的想象。
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