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你是否正在尝试寻求超越局部性的解决方案或者概念证明？那么以下就是制定一个出色的整体性企业级人工智能战略以追求卓越业务成果所需要了解的东西。
说到人工智能，企业通常会利用供应商提供的产品（如现有SaaS平台中的新功能）来测试概念验证或小规模用例。
如果一切顺利的话，他们会开展下一个项目，不过很快他们就会陷入到系统不兼容、相互竞争的数据湖、成本超支、重复的工作以及无法扩展等问题的泥潭，更不用说隐私、合规性或伦理道德等问题了。
在某个节点上，人工智能的好处会变得非常明显，但同时沿着当前道路继续走下去的痛苦又是如此剧烈，以至于企业不得不后退一步，为企业范围内的人工智能转型制定一个具有凝聚力的战略。
毕马威会计师事务所的数据、分析和人工智能业务合作伙伴Traci Gusher称：“押宝个别技术不仅仅会让企业对技术债务所淹没，而且还会让他们感到沮丧，因为他们看不到通向可持续和可扩展的人工智能的道路。”
下面我们来看看企业应当如何确保从试点项目顺畅地转向全面的人工智能。
从核心业务优先级开始
Gusser表示，要为企业转型创建一个全面的人工智能驱动战略，就必须要从基础开始。“作为一家企业，最大机会是什么？最大的挑战是什么？最大的风险又是什么？”
然后，看看人工智能将如何影响这些机会、挑战和风险。她说：“如果你真的想获得竞争优势，就必须在这些大领域中从战略层面来看待这个问题。”
企业应该避开那些投资回报率不够快的项目。她说：“如果企业存在着需要立刻解决的风险，那么人工智能可能不是一个答案。因为获取数据需要时间，学习需要时间，从中获益也需要时间。企业应当关注的是那些长期性项目。”
做出这些决定需要高级管理人员和董事会成员对人工智能的能力有着深刻的理解。
UL是一家有125年历史的电气设备测试公司。该公司的人工智能的转型战略是自上而下的。UL高级副总裁兼首席技术官Scot Webster指出，“领导力的作用是不能低估的。对于整个企业制订一个更广泛的目标来说，领导力非常重要。”他补充说，企业范围内的人工智能战略不能像小型的松散项目那样运行。
他说：“UL拥有14000名员工，我敢打赌，所有这14000名员工都知道我们的重点是数字化、人工智能和战略5.0。董事会通过董事会会议进行更新，所有员工也都会被更新。我们有一个专门致力于小型的机器人流程自动化（RPA）和机器人应用程序的卓越中心。”
将数据战略从孤岛转移到平台
普华永道合伙人兼全球人工智能领导者Anand Rao认为，一旦所有合适的人才和领导层都到位，那么就该关注人工智能和数据科学平台了。通常，用于试点项目的平台不能很好地扩展。取而代之的是，企业级的人工智能需要向云端转移，这样可以带来许多额外的优势，例如可以更容易处理大型数据湖、更好地与外部数据源和工具进行集成，以及能够更容易地获取最新的人工智能技术。
企业要想向云端转移，就必须要对数据进行处理。这就意味着要打破数据孤岛。IBM系统战略与开发主管Jamie Thomas表示：“首要问题是对数据战略的重视程度不够。这是我们所看到的最大的陷阱。”
一个全面的数据管理策略不仅包括数据的收集、组织和分析，而且还要将数据的意义和背景融入其中，让人工智能能够有效使用这些数据。Thomas称，这也意味着要有一个能够处理偏差的计划，因为如果模型输入了错误的数据，那么就会出现这种偏差。
房利美的企业监控、分析和报告主管Jay Rudrachar表示：“房利美的团队过去都在孤岛上实施人工智能和机器学习项目。但是这是不管用的，为此我们不得不退后一步。”
该公司在18个月前开始转向集中式的企业级人工智能战略。该战略包括基于业务需求的多个数据科学平台和数据湖。Rudrachar称，其人工智能战略的强化与公司向云技术的转型是一致的。此前，该公司在伊利諾伊州的乌尔班纳运营着自己的数据中心，并在另外一个地方设有第二个弹性中心。
如今，作为人工智能战略的一部分，房利美在其面向客户的数据上使用了Tableau的MicroStrategy 人工智能平台，以提高其承销、服务和证券化业务的速度和准确性。在内部运营方面，房利美依靠MoogSoft和Splunk来分析系统日志和关键绩效指标，以提高性能并帮助解决IT和网络安全问题。此外，为了实现业务流程自动化，公司还使用了Blue Prism。
Rudrachar说：“我们已经看到了这项投资的好处。其中一个好处是打破这些数据孤岛。例如，在IT中，有很多团队正在平台、操作和业务层面执行IT操作，并且他们各自维护自己的数据集，这些数据集对其他人来说是不可见的。有了机器学习和人工智能，相当于我们给每个人装了一块玻璃，这样我们就能看到其他领域发生了什么。”
因此，如果发生了一个事件，人们可以找到其中的原因，即使它们不在相同的系统或层中。他说：“机器学习和人工智能是游戏规则的改变者。每个公司都必须开始这些工作，否则IT运营领域中的效率问题将成为挑战。”
招募精通相关领域的专业人士
人工智能项目可以很容易地为企业带来隐私、合规、偏见或道德问题，因此从不同的业务领域招募专业人员是非常重要的。
全球律师事务所King
说到人工智能，企业通常会利用供应商提供的产品（如现有SaaS平台中的新功能）来测试概念验证或小规模用例。
如果一切顺利的话，他们会开展下一个项目，不过很快他们就会陷入到系统不兼容、相互竞争的数据湖、成本超支、重复的工作以及无法扩展等问题的泥潭，更不用说隐私、合规性或伦理道德等问题了。
在某个节点上，人工智能的好处会变得非常明显，但同时沿着当前道路继续走下去的痛苦又是如此剧烈，以至于企业不得不后退一步，为企业范围内的人工智能转型制定一个具有凝聚力的战略。
毕马威会计师事务所的数据、分析和人工智能业务合作伙伴Traci Gusher称：“押宝个别技术不仅仅会让企业对技术债务所淹没，而且还会让他们感到沮丧，因为他们看不到通向可持续和可扩展的人工智能的道路。”
下面我们来看看企业应当如何确保从试点项目顺畅地转向全面的人工智能。
从核心业务优先级开始
Gusser表示，要为企业转型创建一个全面的人工智能驱动战略，就必须要从基础开始。“作为一家企业，最大机会是什么？最大的挑战是什么？最大的风险又是什么？”
然后，看看人工智能将如何影响这些机会、挑战和风险。她说：“如果你真的想获得竞争优势，就必须在这些大领域中从战略层面来看待这个问题。”
企业应该避开那些投资回报率不够快的项目。她说：“如果企业存在着需要立刻解决的风险，那么人工智能可能不是一个答案。因为获取数据需要时间，学习需要时间，从中获益也需要时间。企业应当关注的是那些长期性项目。”
做出这些决定需要高级管理人员和董事会成员对人工智能的能力有着深刻的理解。
UL是一家有125年历史的电气设备测试公司。该公司的人工智能的转型战略是自上而下的。UL高级副总裁兼首席技术官Scot Webster指出，“领导力的作用是不能低估的。对于整个企业制订一个更广泛的目标来说，领导力非常重要。”他补充说，企业范围内的人工智能战略不能像小型的松散项目那样运行。
他说：“UL拥有14000名员工，我敢打赌，所有这14000名员工都知道我们的重点是数字化、人工智能和战略5.0。董事会通过董事会会议进行更新，所有员工也都会被更新。我们有一个专门致力于小型的机器人流程自动化（RPA）和机器人应用程序的卓越中心。”
将数据战略从孤岛转移到平台
普华永道合伙人兼全球人工智能领导者Anand Rao认为，一旦所有合适的人才和领导层都到位，那么就该关注人工智能和数据科学平台了。通常，用于试点项目的平台不能很好地扩展。取而代之的是，企业级的人工智能需要向云端转移，这样可以带来许多额外的优势，例如可以更容易处理大型数据湖、更好地与外部数据源和工具进行集成，以及能够更容易地获取最新的人工智能技术。
企业要想向云端转移，就必须要对数据进行处理。这就意味着要打破数据孤岛。IBM系统战略与开发主管Jamie Thomas表示：“首要问题是对数据战略的重视程度不够。这是我们所看到的最大的陷阱。”
一个全面的数据管理策略不仅包括数据的收集、组织和分析，而且还要将数据的意义和背景融入其中，让人工智能能够有效使用这些数据。Thomas称，这也意味着要有一个能够处理偏差的计划，因为如果模型输入了错误的数据，那么就会出现这种偏差。
房利美的企业监控、分析和报告主管Jay Rudrachar表示：“房利美的团队过去都在孤岛上实施人工智能和机器学习项目。但是这是不管用的，为此我们不得不退后一步。”
该公司在18个月前开始转向集中式的企业级人工智能战略。该战略包括基于业务需求的多个数据科学平台和数据湖。Rudrachar称，其人工智能战略的强化与公司向云技术的转型是一致的。此前，该公司在伊利諾伊州的乌尔班纳运营着自己的数据中心，并在另外一个地方设有第二个弹性中心。
如今，作为人工智能战略的一部分，房利美在其面向客户的数据上使用了Tableau的MicroStrategy 人工智能平台，以提高其承销、服务和证券化业务的速度和准确性。在内部运营方面，房利美依靠MoogSoft和Splunk来分析系统日志和关键绩效指标，以提高性能并帮助解决IT和网络安全问题。此外，为了实现业务流程自动化，公司还使用了Blue Prism。
Rudrachar说：“我们已经看到了这项投资的好处。其中一个好处是打破这些数据孤岛。例如，在IT中，有很多团队正在平台、操作和业务层面执行IT操作，并且他们各自维护自己的数据集，这些数据集对其他人来说是不可见的。有了机器学习和人工智能，相当于我们给每个人装了一块玻璃，这样我们就能看到其他领域发生了什么。”
因此，如果发生了一个事件，人们可以找到其中的原因，即使它们不在相同的系统或层中。他说：“机器学习和人工智能是游戏规则的改变者。每个公司都必须开始这些工作，否则IT运营领域中的效率问题将成为挑战。”
招募精通相关领域的专业人士
人工智能项目可以很容易地为企业带来隐私、合规、偏见或道德问题，因此从不同的业务领域招募专业人员是非常重要的。
全球律师事务所King