在新冠肺炎的不确定性中，我们对企业领导人的调查和民意调查显示，有两个趋势是一致的:
- 企业渴望自动化流程、简化操作并减少开销，以追求弹性和效率。
- 所有以前的技术和商业战略都在重新规划。
人工智能倡导者面临着一些新的挑战:预算可能会受到限制，远程团队会使一些项目更难执行，仓促的战略会使许多现有的人工智能试点项目消失。
新的机遇也在不断涌现:数字化和自动化的迫切需求，为服务客户和运营提供新方式的新限制，以及仓促战略意味着新的潜在机遇，使人工智能成为重新规划的一部分。
AI冠军的一个子集,领导人将赢得这个AI的早期波变换,他们会获得经验和参考资料,将启动一个飞轮的机会,客户会更愿意使用罕见的子集的顾问已经做到了(请参阅我的前一篇文章人工智能职业差距-人工智能知识作为职业加速器）。
不言而喻，AI不适合所有企业，所有业务流程或所有公司。一些公司非常小 - 或者由于大流行的经济后果而陷入困难 - 在AI的投资不是理性的近期选择。
许多能够或应该继续投资人工智能的公司对某些人工智能项目不太开放，而可能对其他项目更开放。在这篇文章中，我将讨论领导者适应这些变化的两种方式，以继续进行卓有成效的AI变革。
这篇文章将对两种AI冠军有用:
(内部)企业AI冠军:这些见解将帮助你将正确的人工智能项目带给领导层，并以一种(a)吸引领导层的方式展示它们的价值，(b)提高飞行员成为成熟部署的可能性。
(外部)人工智能顾问和服务公司:这篇文章将帮助你制定向新客户展示AI项目的方法——或者通过进一步的AI计划扩展现有客户关系。
降低企业AI机会的风险
企业在思考后covid世界的效率、自动化和新的人工智能战略时，有独特的问题和独特的新需求。虽然他们渴望建立一个新的数字基金会，但他们比以往任何时候都不愿意采用未经验证的方法或技术。
“人工智能“作为一种抽象的想法，正在失去光泽。
足够的企业浪费了数百万美元的无用的AI试点项目，以意识到这不是魔法。Of the dozens of financial services enterprises we’ve worked with, almost all of them admitted to two or three failed and ill-advised AI initiatives (often costing 9-18 months, and hundreds of thousands or millions of dollars) before realizing that they needed a genuine strategy, and a data-backed perspective. Many still don’t have a strategy, and they still need AI catalysts to align leadership and develop proper strategies for选择正确的AI项目。
与其他任何事实相比，客户需要用例附ROI数据。为了建立信任并推动购买对话(对于人工智能项目、人工智能相关服务或任何人工智能转型计划)，向客户提供以下信息:
- 客户行业中的一组代表性用例(包括不同功能或部门中的用例)
- 一般AI用例的代表集合，或相邻行业中的用例
- 作为尽可能多的使用案例的投资数据
任何少于该信息的基础都不会说服和转换客户端。
找到ROI数字是困难的。首先，公司不愿意分享关于业绩的真实信息。其次，大多数人工智能项目都处于开发的早期阶段，无法收集到投资回报率(ROI)。第三，许多项目无法对其进行基准测试，因为很难衡量效率提高的百分比，或者仅将人工智能带来的收入的确切提高归因于人工智能。在收集用例时，使用以下经验法则，你将比几乎所有的竞争对手走得更远:
- 只找到带有名为客户的用例（“Wells Fargo”，而不是“全球银行”）
- 只有“AI”公司的参考用例谁最有可能首先真正使用人工智能
- 小心地整理带有模糊ROI度量的用例，当数字太模糊时，求助于供应商或买家进行澄清
找到实际成功案例所需的二级研究（不是凸起的新闻稿或匿名供应商索赔）是显着的，但对于重新冒险的AI项目并显示相似用途提供实际价值的优先级是至关重要的。现在，大多数公司都不希望成为新型AI使用情况的豚鼠。
围绕AI成熟度的价值和可衡量结果的预期
虽然企业领导人目前迫切需要提高效率和节约成本，但那些能够捕捉(并交付)最大价值的人工智能斗士，将是那些能够制定出转化为长期利益的计划的人，而不仅仅是短期承诺(很难兑现)很多原因）。
与绝大多数顾问或内部AI冠军相比，了解以下内容将让你领先一步:
早期人工智能计划的核心目标之一是开发一套新的基础人工智能能力——我们称之为AI成熟-并向采购干系人明确，这种成熟度是项目投资回报率的一部分。
顾问，顾问和创新领导者应在决定AI项目时考虑到以下八种关键能力：
项目应该从这个问题开始:
如果这个AI倡议是成功的，则会改善以下哪个关键能力，以及如何？
难以衡量的ROI度量具有挑战性，真正致力于数字化转型的成熟公司应该提前决定任何AI项目所需的关键能力改进。
此外，几乎所有的项目都应该与可衡量的投资回报率目标，通常分为以下三类:
- 收益提升(转化率、购物车价值、客户终身价值等)
- 效率提升(减少时间，减少人员，节约成本等)
- 降低风险(降低合规风险、降低网络安全风险等)
结合学习目标和可衡量的投资回报率目标传达对AI部署的真正挑战的真正了解 - 以及建立新基础的要求，而不是简单地寻找短期财务回报（通常在不可能附近）。纯粹就近期金融投资回报率的承诺维持与买入利益相关者的谈话是一个令人失望的方法，以及永远不会使其部署的项目。
智能AI冠军将选择可以提供重要近期可衡量投资回报率的项目，并建立重要的AI功能，以实现战略目标，以及AI的未来富有成效的使用。传达AI成熟度建设的价值是我们的重点生成AI ROI.战略报告。
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