如何成功实施人工智能战略？

近年来，人工智能（AI）一直是市场高度关注的话题，在企业内的应用实现了重要的增长。麻省理工学院Sloan Management Review的一项研究指出，58%的机构预测，人工智能将于2023年给它们的商业模式带来重大变化。同时，福布斯杂志2019年的一篇文章指出，73%的顶级美国高管已经设定了野心勃勃的目标，以扩大对技术的投资。同样，CI&T在去年12月份开展的2020年公司转型趋势研究显示，49%的巴西大型公司领导人表示人工智能对业务增长不可或缺。

尽管数字很惊人，但我们可以观察到，大多数公司对人工智能技术的应用停留在实验阶段。这是因为当我们想到人工智能时，我们想到的往往是一些壮丽的场景，几乎是科幻小说在现实的投射。如果没有沿着那样的思路创造一些类似智能机器人的事物，人们的兴趣就好像枯竭了，变得毫无意义。
这种浪漫化的想法将那些较为朴实的应用场景拒之门外，我们可以说正是这些较为朴实的用例给公司及其消费者带来了价值。当市场技术成熟时，它的主要价值——更直接地说——来自于它为客户的决策提供便利的能力。换句话说，它以越来越精确的方式解读客户的品味、欲望和需求，从而使越来越个性化的服务成为可能。

面对海量信息及众多选择，要解决的问题是如何减少数量和干扰音，以展示真正相关性的产品和服务。消费者的时间和耐心十分宝贵。例如，消费者在购买鞋子时，并不想浏览30页与其品味无关的产品信息，她更愿意进入一个能够提供符合其品味选项的电子商务网站。

在这种情况下，区别就在于筛选器的质量、展示模式和预测愿望的能力。AI的用武之地来了。目前，人工智能技术的使用可转化成为更好的客户体验、更好的客户关系、更高的忠诚度，从而为公司带来更客观的效益。然而，正如此前说过的，这种应用场景并没有引起人们太多的兴趣，企业仍然很难理解人工智能与其他工具的不同之处，很难理解人工智能是产生影响力的促进者，而不是影响力本身。

是时候扭转逻辑了

我倾向于把当前的技术的时代与互联网开端相对比。互联网的出现引起了人们极大的兴趣，甚至引发了一些末日预言。今天，互联网已构成我们日常生活的十分自然的一部分，以至于我们只有在断网的情况下才会意识到其存在。这一幕很快会在 AI 技术上重演。

我们有必要将注意力从技术本身移开，并开始将其视为向客户提供价值的增强器，这是战略的核心。我之所以这样说，是因为企业内部关于人工智能的讨论大多还是从这个问题开始:“我们拥有什么数据？我们需要运用什么技术来处理这些数据？”是时候改变这种想法了，我们要面对的问题是客户的需求是什么、客户关心的问题是什么，以及当获得答案后，是否可为客户和公司产生最大的价值？只有在明确这一点后，我们才应开始探索人工智能相应正确的数据及应用。这个出发点决定了这种策略是否会取得成功。

假设我们是一家旨在改善机票供应的航空公司。如果客户最关心的问题是购买体育锦标赛或比赛门票的最佳时间，那么仅通过人工智能分析公司内部数据，并不能提供正确的答案。例如，通过计算，你得出购买31B座位的最佳日期信息，可你的消费者对此并不感兴趣。这种情况下你就需要寻找事件的外部数据，外部数据加上内部关于航班和客户个人选择偏好的信息，将为AI工具提供弹药，使之充分发挥潜力，为乘客提供真正的价值。

这一愿景将决定公司能否超越实验阶段、在实践中应用人工智能技术，这将对客户产生真正的积极影响并提升业绩水平。

成功实施AI策略的指南

如果构建一个有效的人工智能策略，将能够提升公司业绩，有几点至关重要：

让你的员工足够重视

第一步应该是培训，让公司里的每个人对技术的发展潜力达成一致。业务前线、领导者、产品经理和设计体团队需要了解人工智能的能力，以便能够识别并运用人工智能技术的机会。另一方面，开发人员需要在技术之外了解业务的真正问题所在。

打破壁垒

为让信息流动起来，有必要打破壁垒，将技术团队与前线部门联系起来，以便端到端地讨论旅程。
除了创建重点及目标并保持其一致性外，这种知识的交流和多部门协作有助于加速运行，消除沟通中的噪音和不必要的流程。

正确答案的价值 X 错误答案的代价

在公司战略中采用人工智能之前，一定要考虑事物的两面性：如果公司采用该技术来获得一个特定业务问题的答案，是否能比使用传统方法获得更好的结果？在这个等式中，一方面，你必须考虑采用该技术的成本，另一方面，是能够产生未来收益的经验教训。

小处着手

初期，我们要找到这样一个客户问题，如果该问题被解决，将可以产生很多价值。但如果这个做法未成功，也不会对客户体验产生负面影响。

一个非常有趣的例子是，我们在客户临床分析实验室的客户旅程中使用人工智能工具。在确定出“日程安排”为客户旅程中最不顺的因素后，我们发现问题在于要对要体检的项目进行注册。由于看不懂医生的笔迹，病人放弃了在线注册，并向呼叫中心寻求帮助。

项目过程中，我们发现大多数检查项目都是相关的。例如，我们假设任何要进行骨密度测量的人都需要进行血液测试来测量钙的水平。我们的解决方案是建立一个推荐系统，通过使用人工智能，能够预测可能关联体检项目。因此，患者只需要输入其中一个处方检查，并在注册工具提供的选项中勾选其他选项。

在第一个月，我们发现新方案的试验组比使用传统在线预约流程的试验组多完成了25%的注册。这一结果表明什么？通过对技术的简单应用，客户可以节省时间，并获得更好的体验：实验室则在便利性、规模经济性和呼叫中心人员效率以及最重要的客户满意度方面，都取得了很大的提升。

打造可扩展性

在成功将人工智能应用于小型项目后，现在是时候冒点更大的风险了，在客户体验的其他节点甚至在产生更多价值的其他业务领域扩大规模吧。

想像下在工业中运用人工智能技术，如通过图像分析功能来识别物理世界并采取行动，从而实现生产过程自动化，这将带来巨大成效。在生产线上，如果机器——或机器人——能够识别和处理新情况，它们就能自动调整，而不需要随着路线的改变重新编程。此外，如果机器人学习所有的新信息来优化操作，您可以获得更好的成效。

为了走出试验阶段并真正获得有影响力的结果，现在应该把消费者作为战略的重点，并让员工准备好利用这项技术的潜力。将公司的集体智慧和人工智能结合在一起，可以积聚巨大力量，为您的客户、业务和赢取市场创造更高价值。

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