企业AI采用面临挑战，但解决方案应运而生

人工智能（AI）多年来一直是商业世界的热词，承诺带来变革性的好处。然而，研究表明，许多公司难以充分发挥其潜力。根据卡鲁瑟斯和杰克逊（Carruthers and Jackson）的数据成熟度指数，令人震惊的是，87%的数据领导者报告称其组织内AI的使用有限，只有5%实现了高水平的AI成熟度。尽管面临这些挑战，前景依然充满希望，因为专家提供了克服AI惰性的解决方案。

AI采用的现状

近年来，AI已成为企业的变革者。其在自动化、数据分析和决策制定方面的潜力引发了巨大兴趣。然而，现实情况却大相径庭。根据卡鲁瑟斯和杰克逊的数据成熟度指数，87%的数据领导者透露，AI在其组织内要么使用极少，要么根本未使用。

这种普遍存在的问题被称为“AI引发的瘫痪”。它源于公司在证明、治理和将AI整合到其运营中所面临的挑战。对于大多数公司而言，实现高水平的AI成熟度、建立AI部门或实施清晰的AI流程仍然是一个遥远的目标。

寻找目标

卡鲁瑟斯和杰克逊的首席执行官卡罗琳·卡鲁瑟斯（Caroline Carruthers）为希望摆脱AI惰性的组织提供了一条前进的道路。她强调了四个关键优先事项：

1。从目标开始

卡鲁瑟斯强调，在涉足AI时拥有明确目标的重要性。组织应确定他们旨在解决的具体问题、希望抓住的机会以及对AI感到兴奋的地方。没有目标，他们就有盲目徘徊的风险。

2。专注于有针对性的成果

卡鲁瑟斯建议组织不要试图解决宏大的挑战，而是从较小、可管理的问题开始。通过专注于其目标中他们可以产生影响的微小部分，他们可以为未来的成功铺平道路。

3。庆祝成功

AI采用的一个主要障碍是数据专业人员不愿炫耀他们的成就。卡鲁瑟斯鼓励组织改变这种叙事。他们应积极在公司内部推广其AI计划的积极成果，邀请他人加入这一旅程。

4。用数据证明其价值

为了获得对更多AI采用的支持，组织必须提供成功的有力证据。卡鲁瑟斯主张展示AI项目的成果，证明其有效性和价值。这种数据驱动的方法有助于为扩大AI计划建立依据。

AI采用的挑战

两大障碍正在减缓AI在组织中的广泛采用：

1。人员问题

AI采用的首要挑战之一是说服各级员工认可其价值。许多人将AI与失业联系在一起，担心其对劳动力的影响。即使面对AI技术的快速增长，克服这种固有的阻力也并非易事。

2。监管困境

监管担忧也在很大程度上影响了人们完全拥抱AI的犹豫不决。卡鲁瑟斯和杰克逊的研究表明，高管们正确担心数据伦理以及潜在但尚未明确的数据法律。这种监管不确定性导致许多公司采取观望态度，推迟全面参与AI。

建立坚实的基础

研究结果强调了为AI采用建立坚实基础的重要性。强大的数据策略和数据治理框架是理解AI采用影响和利益的关键要素。

尽管面临挑战，一些组织正在为AI采用取得进展。宾利汽车（Bentley Motors）的首席数据官安迪·摩尔（Andy Moore）是其中的领军者之一。他制定了一项以四个核心支柱为基础的企业级数据策略：

1。治理

清晰的治理框架确保数据得到有效管理，为AI计划奠定基础。

2。数据云

宾利的技术栈，即数据云，为AI实施提供了必要的基础设施。

3。数据道场

内部数据素养计划“数据道场”为员工提供了驾驭AI景观所需的技能。

4。赋能

赋能侧重于促进数据团队与业务其他部门之间的协作，确保AI的无缝集成。

平衡期望

摩尔承认对AI的渴望，但强调设定现实期望的重要性。他明白在全面投入AI计划之前建立坚实基础的需要。

虽然AI采用面临挑战，但组织可以通过专注于目标、针对特定成果、庆祝成功和提供数据驱动的证词来克服惰性。解决“人员问题”并驾驭不确定的监管环境是必要的步骤。通过数据策略和治理建立坚实基础至关重要。进步是可能的，正如宾利汽车等公司所 exemplified，它们在推进AI整合的同时保持着平衡的方法。对于许多人来说，AI可能仍处于起步阶段，但只要有目标和战略规划，组织就可以释放其变革性潜力。