当我们叫进了一个企业我们AI机遇景观研究，it’s common for me to discover that the reason we’ve been called in is that the company has (a) already spent millions with vendors they didn’t see results with, or (b) they have 3-4 AI pilots underway with very little traction.
企业AI项目失败的原因有很多 - 其中大部分是由于缺少干执行AI流畅。董事和高管们在开始他们的人工智能计划时，对人工智能有着错误的期望对于AI部署要求，投资回报率如何衡量错误的预期，有关AI的现实的能力范围内产生错误的预期。
我们的Emerj加内容 - 大多数在这里我们的工作在Emerj的是一般 - 是朝着使领导面向“AI流畅。”在这篇文章中，我将探索适当审查供应商的基本的3相的做法 - 让您节省时间，并找到了供应商合作伙伴最有可能实现您的项目要求的能力。
这是一个已经吸引了大量的关注，在Emerj.com因为右AI厂商的核心是在行业整合人工智能取得成功的问题。聪明的企业领导明白这一点，但很少有人知道如何去彻底经过筛选糠选择适合其需求的AI供应商。在很多采访和深入研究的过程中，AI选择供应商，为企业的三个阶段已经确定。
第1阶段 - 查找经过验证的价值先例
首先企业领导需要考虑的AI供应商的选择被证明价值。理想的候选人将被证明用例来展示自己提供了其他客户的能力。这一阶段分为两类：相似性和投资回报率。
1A - 相似，您的问题和上下文
并非所有用例都将证明其价值。它们必须专门针对潜在客户试图通过人工智能集成解决的问题，并且应该被命名为类似规模、类似行业的客户。关于“命名的”客户机的部分很重要，因为未命名客户机的用例是无用的，因为它们是无法验证的。
例如：如果客户是代表汇丰银行，用例命名的新斯科舍社区银行将不能证明供应商能够处理项目，汇丰可能带来的表的情况。在另一方面，新斯科舍省社区银行的代表不一定有信心，供应商与富国银行的工作将是他们的服务非常不同的（即小得多）需要的好伙伴。在这两种情况下，银行企业管理者不会发现涉及强生公司用例是在证明价值相关的（如强生在一个完全不同的行业工作）。
换句话说，人工智能供应商候选人所能给出的唯一能够决定是否让该供应商继续运行的用例，就是那些在相同或相似行业中处理类似问题的类似规模的具名客户的用例。问题是这是否是一个现实的场景。答案可能是否定的。这并不意味着它不应该被考虑，因为所有事情都是平等的，这将是建立已证明价值的两种最确定的方法之一。
在一般情况下，我们要寻找那些表现出尽可能多的下列因素尽可能案例研究：
- 像我们这样的问题，解决了
- 在像我们这样的公司（同行业，同类的商业模式）
- 在公司的类似大小的我们
记住，太多的时间，案例研究将是罕见的。大多数AI应用是新生的，出了六个潜在的供应商，你可能会发现只有那些任何情况下，在所有学术两种 - 在一个稍微不同行业的企业千差万别的大小比你自己和那些案例研究可能的特征的公司，或。这是正常的。等级和证据，他们各自拥有量组织供应商，并继续通过三个阶段。
1B - 投资回报的证据
前提是用例的AI供应商可以提供建立相似性和潜在客户的情况下，AI选择供应商证明价值的另一部分是投资或投资回报率的回报。大多数使用情况提供的投资回报率的证据，它可能来自供应商或从客户端发布索赔。
例如，汇丰银行可能会做一个新闻发布或提供有关特定供应商的成功整合AI的供应商提供的证言。供应商还可以发布在其网站上的案例研究，以此来证明价值。
这将是很容易让客户或供应商进行成功的模糊索赔，但这并不证明自己比他们一起工作的其他任何东西。他们发布可测量的改善数字与非常明确的措辞和归属是很重要的。
这是指权利要求诸如声音令人印象深刻“在显著的方式，提高性能”，但他们都没有可测量或清除。这将证明值的类型，如权利要求会更具体，例如“提高了40％的转化率”。它甚至会更好，如果索赔更进一步，如“提高了40％的出站电子邮件营销活动，该产品的转化率。”
通过用例证明价值不应该给混淆留下任何空间。例如，声称“提高了40%的转化率”并没有告诉潜在客户这个数字包含了什么。是关于销售页面的转化率还是网站平均访问者的转化率?是电子商务和电子邮件活动的转化率吗?这是非常不同的事情。例如，它没有指出第一次客户的实际转化率的百分比，或者AI提高回头客转化率的有效性。
换句话说，企业买家应该能够牵制关于AI供应商的业绩或成就细节在提供服务名为客户端。向下牵制这些细节的价值在于AI供应商很可能是必须提供的实际结果，尤其是与公司，如汇丰银行或强生公司，因为法律后果。一个名为客户端将有权利起诉的AI供应商制造虚假索赔的权利。
可测量的数字和指定的客户是最理想的，最好在投资回报方面有非常严格和明确的措辞，而不是模糊或开放式的索赔。然而，这只是等式的一部分。潜在客户还应该查看姓名的来源。
署名标识由AI的整合带来了成功企业的程度。例如，AI客户可能已经由15％AI积分的时间实现了转换的改进。然而，其他的东西都在同一时间内发生的事情，如打开一个新的分支，实现了一个新的客户应用程序和物理邮活动，等等。虽然AI一体化可能起到了一些作用带来这样的改进，目前尚不清楚，这是参与的唯一因素，并且极有可能，这不是在这种情况下。简单地说，候选AI供应商必须能够清楚地表明，AI解决方案提供结果。
实际上，在AI买家可能无法看到从用例中明确，归属结果。在大多数情况下，从供应商的买家和案例研究，新闻稿也不用他们。然而，所有的事情都是平等的，AI厂商能够生产这些清晰，归属结果有很大的优势超越竞争对手。这是关于投资回报率证明价值的明显证据。
在一般情况下，我们要寻找那些表现出尽可能多的下列因素尽可能案例研究：
- 可量化的结果表示- 如“6个月内，XYZ银行估计，他们的支付欺诈已经减少了15％。”定性结果含糊的声明是由硬索赔，数字，时间安排莫须有。
- 背景信息可量化的结果- 某公司声称他们的产品帮助客户看到“转化率提高了10％”并不意味着什么，如果我们不知道的情况下。转换的是什么？从最初的网站的互动，转换为购买？从第一次购买到第二次购买60天的时间内转换？需求清晰度。
- AI解决方案的归属- 如果一个大的，复杂的数字化改造项目是用在呼叫中心的费用X％减少记的话，那就几乎不可能为特定的储蓄量归因于AI明确。目的是找出你感兴趣的解决方案的明确的影响 - 调用供应商如果需要一些透明度（并采取从供应商的所有语句盐粮）。
正如1A所提到的，这是不合理的期望，大多数厂商将有案例研究的广泛库。相反，我们应该找一些，但我们应该把强烈的重量对初步筛选的目的，这些案例研究。
注：“无名氏”成功案例。对于1A或1B，“无名氏”的案例研究（即“一个全球性的零售银行”）不计。当已知公司引用案例研究只关系。否则，任何权利要求可以被理解。在已发布的案例研究一个名为客户，供应商在法律上就行了不要撒谎。随着一个匿名的案例研究，厂商可以使任何声称他们喜欢。在一些AI应用（如网络安全），很少有厂商能够保护名为客户 - 这意味着我们必须使用替代筛选方法。对于大多数行业和AI应用类型，然而，一些使用情况应该可以 - 而且他们将作为供应商审核的一个重要支撑点。
注：在“工业不可知论”供应商。谁声称供应商是“行业不可知”的意思是说两件事情之一：
- “我不知道是哪个行业，这将真正交付的价值，但我们需要新的试点项目，以人物说出来，你可以豚鼠？”
- “我不明白你的企业或行业的独特挑战（监管，数据，工作流），但我有盲目自信，反正”。
低质量，低人才的供应商往往有“盲目自信”。精明，能干的厂商谁仅仅是年轻或飞行员饿了，要了解清楚，你就是“豚鼠”，但他们不能让你到这个事实。两种情况都不是理想的。作为一个经验法则，用具体，狭窄的经验，在你的行业和业务类型的供应商的工作，并非常怀疑为“水平” AI解决方案的所有索赔。以1A和1B严重，或处理后果。
第2阶段 - 比较供应商通过“品质筛选”
通过使用案例证明价值的热门人选隔离的AI厂商以服务需求的最简单方法。然而，考虑到用例可能在做，对于一个AI供应商大多只限于，选择过程的下一阶段，筛选品质，就显得更为重要。在许多情况下，它可能是确定供应商的过程的最后阶段，这是人的评估的最佳方法。筛选用素质是AI人才和投资者。
2A - AI人才
关于人工智能人才的完整讨论可以在Emerj.com的一篇文章中找到如何削减通过人工智能炒作，但简短的说明会在适当情况。
AI人才指的是中央与AI的供应商组织的人员的资格。理想情况下，AI供应商应该至少有一个人工智能部门与AI或强大的学术经验硬科学的创始人或负责人之间。这将意味着在知名大学或机构相关专业的博士，硕士。
艾天赋也说不定质量为那些在帐篷AI公司强大的业务经验。跑马灯企业是指大，AI为中心的组织，如IBM，亚马逊和微软。重要的是要符合这一点，因为它更容易制造或暗示小企业相关工作经验，其中有没有，帐篷公司往往有更严格的雇用做法，当涉及到资格是很重要的。
请注意，专门筛选是指具有在AI教育和/或经验的资格创始人和高层管理人员。顶部组织中的人员将最有可能拥有最好的资格。如果在执行层面没有AI的人才，很可能低于他们的人都没有资格做AI。
如果AI买家有20个供应商竞标一个项目，最好的方式来钻下来到只有一个或两个是检查组织的AI人才。然而，这可能并不总是有效的Emerj文章中讨论上面提到的，所以也期待下一个筛选的质量是很重要的：投资者。
2b -筹得的资金
投资者的重要性是双重的：确保AI供应商有足够的资源来开发高质量的产品，并暗示公司有信心。毕竟，投资者的目的是为了赚钱，所以他们经过很大的篇幅，以确保他们会尽快超过他们把公司的投资时英寸
因此，潜在的买家可以把已经成功地从投资者吸引$ 35亿以上的AI供应商信任的的合理费用。这种程度的信心，暗示其有一个稳定的价值主张，不太可能做出不切实际的索赔，因为他们有一个信誉维护和经验，知道自己能做什么，什么不能做。
这并不一定意味着所有的事情都是平等的，大厂商比小的好。然而，小AI厂商少于20万台提升$往往会改变他们的价值主张每三到六个月，较少有信誉，有较少的接地经验。他们可能不知道他们是卖什么，他们是谁出售给，和/或应当如何测量的结果。
2c -投资者的质量
换句话说，小企业可以大胆的权利要求得到重视，他们没有关于维护自己的声誉担心。这可以帮助他们得到他们的项目，这反过来，帮助他们获得他们所需要的经验和知识。然而，这将不利于一个AI买家成为一个实验项目。
然而，投资者筹集的资金数量并不是终点。了解资金的来源也很重要。
投资者有各种形状和大小，以及在人工智能的世界里，投资的起源事项。投资者如红杉在美国硅谷，例如，专注于高科技公司的投资。二十亿美元是来自他们将意味着不同的事情为从随机风险资本家组成的财团$ 20亿美元的投资。一个聪明的AI买家会知道放置在包括红杉或其他科技投资者比没有一家公司更有信心。
人工智能买家总是希望从他们的人工智能供应商中寻找人工智能人才和重要的资金来源。然而，有1 / 2的人有时会很好地决定谁是有信誉的人，并需要进一步的调查。
第三阶段——亲自评估供应商
为企业选择人工智能供应商的最后阶段是亲自评估。如果人工智能供应商在解决当前问题和/或通过筛选质量方面证明了其价值，那么最后一步就是与他们保持一致。
在最低的限度，智能AI买家希望有亲自或在呼叫前瞻性AI供应商提供的个人交谈。然而，没有人希望有一个深入的谈话有12级或更多的公司。这就是为什么它是如此重要的选择缩小到只是一个半打的名单以下来看看两个元素：了解和信任。
3A - 了解你的问题
在与AI厂商对齐会议上，买方有权确定供应商了解到，该公司正面临着如果他们说同一种语言的问题。这将在一个有意义的对话是显而易见的供应商是否拥有域空间，它的问题还是不真正了解。如果买方和卖方AI之间的根本脱节，那么它是不太可能的关系会导致成功。问你自己：
- 它们是指你的问题，你做的一样吗？
- 难道他们已经有你的工作流程的感觉？
- 它似乎明确表示，他们已经看到了企业跟你们一样的内部运作？
3B - 信托“嗜好”
信任也是评估，如果买家和供应商将是一个合适人选的重要因素。人际因素起到任何业务关系的一部分。必须有一种内在的和谐，帮助球队AI工作进展顺利与组织中的其他人。买方需要获得在处理与在AI厂商会工作的信任感问自己：
- 难道他们提问用心？
- 他们是礼貌与您和您的团队？
- 你得到的感觉，你会喜欢和他们一起工作？
摘要
AI选择供应商，为企业的三个阶段主要是强调了尽职调查和客观的评估对AI购买的部分需要。然而，它真的可以归结为说到底信任。
当研究人工智能供应商的能力和经验时，人工智能买家基本上是在建立一个信念的基础，即人工智能供应商值得在组织中发挥作用。当一个人工智能供应商设法证明价值和/或通过筛选，第三阶段是关于事实的人际证明。如果买家对纸面上看起来不错的人工智能供应商不信任，那么双方的关系就不会继续下去。
选择过程的前两个目标相的值是发挥在任何业务关系，以平衡人际关系的元素。这是好事，去感觉很好关于AI供应商提供谈到证明卖方已做的工作摆在首位的能力和经验后。通过选择过程的三个阶段去确保了AI买家最好的结果。
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