开始使用人工智能:采用的最佳实践

人工智能正在改变行业，并为早期采用者提供了竞争优势。

但新闻标题掩盖了一个事实:成功并非常态。

尽管一些公司正在利用人工智能的巨大优势——但大多数公司都在徒劳地推动毫无结果、毫无进展的人工智能项目。

尽管一些领导者正在拥护真正有影响力的人工智能解决方案，这些方案将推动他们的业务和职业向前发展——但大多数领导者正在引导注定要失败的项目(几乎在它们刚被构思出来的时候)。

事实是这样的:

每年有数百万人浪费在人工智能项目上，只有一小部分项目取得了成功

企业和中型企业正在参加各种活动，与人工智能供应商会面，并聘请数据科学家。

到处都是新闻稿:银行公布了自己的新聊天机器人，电子商务公司采用了推荐引擎，保险公司以新的方式发现了欺诈行为。

我们在Emerj的研究表明，企业夸大人工智能的使用或结果的程度高达300%，而且往往只公开披露它们认为能很好地反映客户意愿的人工智能举措。大多数人工智能项目都是失败的，要么一开始没有明确的目标，要么完全是为了显得“创新”，而且几乎没有战略价值。

这些失败的人工智能项目的冠军最终看起来更像傻瓜，而不是冠军。

利用人工智能获得竞争优势的机会变成了浪费时间和金钱。

本可以成就一番伟业的升迁却变成了一件尴尬的事，或者被解雇。

人工智能新闻稿的“回音室”意味着越来越多的公司会相信人工智能错误的人工智能项目是正确的的人。

没有数据科学技能的专业人士如何在人工智能时代取胜

事实证明，在成功地将人工智能应用于业务用例中，许多最关键的因素都与数据科学专业知识无关。

团队结构、高管期望和决策框架都是一些硅谷初创企业(拥有高超的人工智能技能)完全缺乏的优势。

这份报告的明确目标是找到原则和信条，这些原则和信条将传递给那些几乎没有(或几乎没有)知识的专业人士零)以前的人工智能经验。

为此，我们在编写本报告时利用了三个主要的专门知识来源:

• 顶尖科技公司的人工智能领导我们采访了Facebook、AirBnb、谷歌Deepmind和其他科技公司的人工智能领袖和专家。我们并不指望大多数公司都能完全转型为科技独角兽公司——但一旦了解了这些最佳实践，在独角兽公司中应用数据科学的许多最佳实践就可以很容易地应用于更平凡的公司。
• 具有创业和企业经验的AI博士顾问。大多数人工智能“顾问”都是业余爱好者，但有些人已经从事了几十年，并且有将真正的数据科学转化为商业价值的经验(通常在商业环境中，人工智能很难起步)。
• 人工智能在老牌公司的领导地位。从零售银行到制药巨头，从制造企业到卡车运输集团，我们的采访和研究跨越了每一个行业。

你们很多人都知道，在Emerj，我们运营着最大的B2B人工智能在线播客“工业中的人工智能”(AI in Industry)，为我们提供了接触人工智能领导者和非技术业务领导者的特殊渠道，以便了解人工智能成功的关键因素。从美国国务院到IBM。从世界上最大的石油和天然气公司，到硅谷最热门的人工智能初创公司。

减少风险，提高投资回报率，并开始与人工智能倡议的战略一步一步的指导

我们的目标不是写一本书，也不是讲一个冗长而丰富多彩的故事，而是在一个简洁而可操作的指南中把最大的价值组合在一起，我们所得到的是我们真正引以为傲的东西。

这份简短的25页报告分为五个关键章节:

1. 对人工智能应用的关键期望-通过了解如何评估成本和资源，并使您的项目符合人工智能项目的要求，克服人工智能采用的早期障碍。
2. 短期和长期人工智能投资-如何锁定人工智能的短期利益，通过定位你的公司或部门来赢得长期利益，并处理基于ROI的不现实的反对意见或不现实的ROI预期。
3. 采用人工智能的动机-发现人工智能采用的三个原因，导致成功的结果和更可能的投资回报率，和两个错误的人工智能采用的动机，几乎不可避免地导致浪费金钱，挫折和尴尬。
4. 人工智能的时机和采购-学习何时采用人工智能，在开始人工智能行动之前直接做什么，以及一个简单、强大的构建vs购买决策框架。
5. 人工智能采用的三个阶段-发现人工智能项目试点后的“孵化”阶段的关键重要性，以及将一个成功的人工智能概念验证(PoC)转变为一个真正功能性的业务解决方案的关键洞见——而不会犯代价高昂的错误，这将阻止许多PoCs失去兴趣。

无论你是一名高级副总裁，有信心地朝着人工智能的应用方向前进是至关重要的。像你这样的非技术专业人士，由于缺乏战略或技术上的理解，以及不愿意去支持一个失败的项目——同时也失去了金钱和声誉，所以他们常常在提出人工智能计划时犹豫不决。

如果你和我们的AI Advantage时事通讯上的专业人士(或那些听我们的AI in Industry播客的人)有任何相似之处，你想要:

• 展示并“拥有”人工智能采用的对话，用已被证明的最佳实践来指导您的项目
• 职业生涯与更多的在人工智能时代，机会、安全和收入(甚至不需要学习编码)都不是少机会
• 一个简单的框架，评估新的人工智能机会，并作出建设与购买的决定
• 通过早期“过滤”糟糕的想法，减少低roi人工智能活动风险的最佳实践

这正是我们着手为任何行业的人工智能采用创建一套简单的最佳实践标准的原因，该标准基于那些没有数据科学专业知识的公司的工作。

其他专业人士如何看待“人工智能入门”报告

一小部分专业人士(包括非技术经理、顾问和人工智能领导者)被允许提前接触完整的人工智能入门报告，以下是他们关于报告内容的一些想法:

我们研究的目标是找到关键的流程、战略和哲学，这些流程、战略和哲学使一些老牌公司能够成功且相对快速地采用人工智能，而它们的竞争对手则在误入歧途的项目上浪费时间和金钱(或痛苦的优柔苦断)。

30天100%退款保证

我们花了几个月的时间来评估过去的访谈，将见解转化为框架，并与我们的订阅者进行交谈，以确定最适合他们需求的方案——我们希望找到一种方法来承担这个产品发布的风险，这样任何非技术专业人员都可以放心地购买。这是保证:

拿到你的报告副本，如果你真的不相信这份报告能帮助你抓住更多的AI机会(并且不会为自己的事业或事业付出超过20倍的代价)，那么就给我们发一封电子邮件吧info@www.fgamus.com，我们将为您提供全额退款，没有任何问题。

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