當GenAI變得廣泛可用時，企業感受到了采取行動的壓力。領導團隊希望展示他們正在使用AI，這導致一些企業迅速推出了試點項目，但卻沒有明確的實現價值路徑。
盡管其中一些試點項目取得了成功，但許多項目卻陷入了停滯，因為它們沒有與業務優先級掛鉤，也缺乏衡量成功的標準。現在，企業正轉向一種更為深思熟慮的方法，即專注于解決實際問題、提供可衡量的結果，并為長期成功奠定基礎的AI用例。
選擇正確的首批用例可以決定AI是帶來真正的價值，還是僅僅成為另一個實驗。以下是CIO和其他技術高管應考慮的四個關鍵因素：
1. 從已經驅動價值的用例開始
最成功的AI項目會增強那些已經驅動業務價值的過程，如果領導層已經在跟蹤一個過程需要多長時間、成本多少或準確度如何，那么AI的影響就很容易衡量，這使得展示結果、獲得領導層支持以及在整個企業中推廣AI變得更加簡單。
早期的AI試點項目往往失敗，因為它們專注于聽起來有前景但并未與明確業務指標掛鉤的新穎、未經測試的想法。由于沒有比較基準，很難證明AI是否正在產生有意義的影響。
那些從已經建立、高價值且成功可明確衡量的用例開始的企業，能夠更快地展示價值并獲得長期投資。
2. 解決團隊目前正在努力應對的問題
當AI改進了員工已經視為挑戰的過程時，它更有可能獲得認可。如果AI能加快一個緩慢的過程、消除重復性任務、減少錯誤，甚至重新設計一個過程，團隊將立即看到其好處。
這會使他們更有可能信任這項技術，并倡導在其他領域或過程中使用它。
為了實現最佳采用，AI應無縫集成到現有工作流程中，而不增加復雜性。如果一個解決方案迫使團隊完全改變他們的工作方式，即使技術有效，采用速度也可能放緩。
最好的AI用例應提高效率，同時融入日常運營，使團隊更容易采用，企業也更容易隨著時間的推移擴展AI。話雖如此，自主式AI可以幫助簡化并重新設計過程，因此企業不僅僅是在自動化一個低效的過程。
3. 確保企業擁有正確的數據基礎
我觀察到客戶面臨的一個關鍵障礙是數據準備度，分散的數據生態系統、質量問題以及過時的基礎設施嚴重限制了AI提供變革性業務成果的能力。
AI在有適當支持的情況下效果最佳，高質量的數據、強大的基礎設施和清晰的流程確保AI能產生可靠、一致的結果。如果AI處理的數據不完整、過時或分散在不相連的系統上，即使是一個有前景的用例也可能無法提供價值。
那些成功擴展AI的企業會花時間先整理好數據，通過早期解決數據質量問題，公司為AI奠定了基礎，使其能產生可靠結果，并為廣泛采用鋪平道路。
4. 對接下來要做什么有計劃
當AI以可衡量的方式改進一個過程時，它會建立信心和動力，團隊看到其價值，并開始尋找其他使用方式，領導者看到明確的結果后，更愿意大規模投資于AI。
為了有效擴展AI，企業需要提前規劃，這包括識別AI的新機會、確保支持更多倡議所需的基礎設施，以及建立流程來衡量AI隨時間的影響，規劃增長確保AI在擴展到整個業務時能繼續提供價值。
AI是成為戰略優勢還是成為一項昂貴的實驗，其區別在于從正確的用例開始。通過專注于已經與業務優先級對齊的實際、高價值用例，你為早期、可衡量的成功奠定了基礎。
小的成功會激發熱情，并在團隊中建立動力，創造支持者，他們倡導AI并幫助其在整個企業中擴展。
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