隨著圍繞AI的炒作持續(xù)增長，越來越多的組織感受到了使其業(yè)務現(xiàn)代化的壓力。但是如何選擇合適的項目呢?由于有數(shù)十個潛在用例，但資源有限，因此必須對具有高業(yè)務價值和高成功可能性的項目進行優(yōu)先級排序。

該項目將使誰受益?

確定目標目標受眾是定義AI項目的關(guān)鍵步驟。一個重要的考慮因素是認識到“受眾”不一定必須是外部的-從AI項目中受益的人當然可以是組織內(nèi)部的員工

項目將如何具體改善經(jīng)驗或成果(以及如何衡量這種影響?

在確定目標受眾之后，重要的是準確考慮AI應用程序或系統(tǒng)將如何改善該受眾的體驗。這種“方式”應盡可能地定量，以顯示實施后的AI系統(tǒng)的投資回報率(ROI)。

如果“方法”不清楚，則將潛在項目從列表中剔除。人工智能用例(尤其是在獲得組織范圍內(nèi)對人工智能工作的支持時的早期案例)應重點關(guān)注具有真實且可衡量的業(yè)務成果的機會。

為什么為此目的使用AI會比現(xiàn)有流程更好?

AI成為新的“簡單”按鈕的想法很容易被吸引。但是新的并不總是意味著更有價值-在權(quán)衡各種AI項目的利弊時，請考慮預期的收益是否能證明更換現(xiàn)有流程所需的時間和投資是合理的。

如果項目成功，會有什么好處，而如果失敗，后果是什么?

沒有人喜歡在AI項目開始之前就想到失敗，但事實是87%的數(shù)據(jù)科學項目從未將其投入生產(chǎn)。因此，重要的是評估最壞情況發(fā)生后的后果。

品牌聲譽或客戶信任度是否會受到重大損害?

人工智能項目的組織信任水平和數(shù)據(jù)團隊執(zhí)行能力是否會受到損害?

是否存在有關(guān)合規(guī)性或客戶隱私的風險?

項目的數(shù)據(jù)將來自哪里，并且已經(jīng)存在?

當組織想要實施出色的AI解決方案但又沒有針對特定任務的隨時可用的數(shù)據(jù)時，就會發(fā)生斷開連接。那些處理第一個AI項目的企業(yè)可能會考慮選擇僅依賴內(nèi)部數(shù)據(jù)的初始項目，而不是那些嚴重依賴第三方資源或定制制造大量培訓數(shù)據(jù)的項目(例如斯坦福大學的Snorkel，亞馬遜的Mechanical Turk或Google的AI平臺)數(shù)據(jù)標簽服務)。

何時應提供初始工作原型以及隨后的生產(chǎn)最終解決方案?

AI項目的時間表不僅應包括開發(fā)時間和工作原型的期限，還應包括部署到生產(chǎn)和第二(或第三)迭代的期限。人工智能項目非常適合MVP方法，因為了解機器學習模型性能的最佳方法是在生產(chǎn)中，因此，成功項目的關(guān)鍵在于及早操作，經(jīng)常調(diào)整和推出新版本。

當今最成功的組織已經(jīng)接受了這樣一種想法，即有效地利用數(shù)據(jù)和技術(shù)不僅可以提高競爭優(yōu)勢，而且可以改善員工和客戶的體驗。但是，在計劃組織的AI戰(zhàn)略時，必須具有戰(zhàn)略性和審慎性，這一點很重要。將這六個問題用作入門的框架或步驟，將有助于避免錯誤定義AI項目的錯誤開始，并為成功創(chuàng)造環(huán)境。