2020年12月，全球有2.29亿5G用户

管理咨询机构波士顿咨询集团的高级合伙人兼人工智能联合负责人Shervin Khodabandeh表示：“对于大多数平凡而重复的任务，人工智能可以使整个过程自动化，并使员工摆脱这些任务。”

Khodabandeh指出，完全无需人工的自动化是人工智能的一项重要优势，但只占该技术能够提供的价值的一小部分。他说，“在我们与行业领先组织的研究和合作中，我们发现他们经常利用人工智能推动业务增长，改善客户体验，并更好地管理风险。行业领先的组织通过实施新的人工智能交互模型来实现这一目标。”

而在客户服务方面，不仅仅是人工智能能够做什么，而且是客服人员如何与人工智能技术合作，更好地为客户服务。Khodabandeh解释说，“为了真正采用组织学习，并看到人工智能系统蓬勃发展，组织需要在深入了解必须改变的基础业务流程以及人类和人工智能在新流程中交互的多种可能方式的基础上，启动人工智能计划。”

选择性也很重要。人工智能已经成为IT界的热门技术，组织的首席信息官并不希望在人工智能应用潮流中落后于人。然而，明尼苏达州圣保罗市圣托马斯大学应用人工智能中心主任Manjeet Rege表示，“在采用人工智能技术的过程中，许多IT领导者认为他们必须在应对任何可能的业务挑战时采用人工智能。我们经常看到人工智能部门与业务部门的集成度不高。”

Rege提议组织可以启动一项人工智能计划，该计划将在最初的两到三年内由受到影响的业务部门提供资金。他解释说：“这样，人工智能团队就有足够的时间向业务部门展示人工智能提供的好处，与此同时，各业务部门对人工智能技术产生信心，并愿意在随后的几年中为人工智能项目提供资金。”

5.管理和监测不足

首席信息官通常是提供5个“9”正常运行时间的专家。灌输人工智能的严谨性同样重要，因为使用这项技术做出的决定往往直接影响组织的业务运营。Zoldi说：“确保系统正常运行的严格程度和确保运行人工智能模型的性能，并对其进行持续监控，都需要同样的严格程度。”

Zoldi指出，Corinium Global公司最近发布的一份在不确定性环境中构建人工智能的研究报告，该报告发现67%的首席数据和分析人员没有监控他们的模型，以确保其持续的准确性以及防止模型漂移和偏差。他说：“尽管通常被忽视，但人工智能模型的部署和监控与核心模型开发一样重要，甚至更重要。”

6.缺乏高层管理者支持

许多首席信息官都清楚，有些高级业务代表往往缺乏数据素养。因此，IT领导者应该向他们展示强有力的人工智能策略的影响和收益。

商业和技术咨询机构Capgemini North America公司洞察力和数据执行副总裁Jerry Kurtz表示，如果组织无法从组织高管那里获得全部支持，并且没有正确地对用例进行优先级排序和创新，那么组织将很难扩展其人工智能战略。”他解释说：“如果组织看不到短期投资的长期效益和回报，那么就很难让人们认可这些人工智能战略，以实现长期承诺。”

Kurtz承认，要让高层管理人员相信人工智能是一种行之有效的价值创造技术，这是一项具有挑战性的工作。他说，“组织需要克服这些阻力，但需要精心设计的人工智能战略和路线图，在业务用例识别/优先级确定过程的同时解决数据跟踪问题，并有效解决扩展方面的非技术性障碍。”

7.忽略预算管理

组织需要抵制在人工智能技术采购上花费全部预算的冲动。管理咨询机构Kuroshio consulting公司的执行合伙人兼联合创始人Krishna Kutty建议说，“组织在实施人工智能项目中需要留出资金用于交流、培训、工作流程重新设计和组织结构变更，这是成功的必要条件。”

Kutty指出，许多组织认为，投资于人工智能技术和相关的数据管理任务就足以完成这项工作。这是一个错误。她警告说，“大多数问题都发生在以IT为中心的团队之外，将组织中的运营、财务、人力资源、市场营销等团队都包含在运营和业务模型中，以有效地部署人工智能。高效的首席信息官还要与组织其他高管建立伙伴关系，以确保制定整体的人工智能战略，并在大规模部署人工智能技术方面获得成功。”

（编辑：信阳站长网）

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