【IT168 评论】“人工智能的实际采用是由少数派来推动的。”很多人可能不相信这句话，但是根据麦肯锡2017年6月公布的报告，AI投资现在是类似谷歌和百度这样的巨头公司的天下。另外，虽然人工智能很火，但是绝大多数的公司现在还没采取任何实际步骤。根据Gartner的2018年CIO议程调查，全球仅有4%的CIO实施了AI，而46%的人已经制定了AI计划。

　　这种投资不对称的情况，导致了本已占据竞争优势的少数企业在AI的帮助下更加牢固的占据主导市场地位，同时与落后企业之间的差距进一步拉大。

　　巨大的机会 - 低采用率

　　在企业中采用人工智能的潜力是巨大的。据普华永道预测全球国内生产总值(GDP)将增长14%，这相当于15.7万亿美元。而到了2030年，随着人工智能的提高，生产率和销售额也都会随之提高。

　　展望未来，人工智能将无处不在，无论是应用在产品和服务中，还是应用在整个价值链中，都将为企业提供更好的需求预测，改进运营效率和增加销售额。

　　既然人工智能的机会这么多，为什么采用率如此之低?这是因为万事开头难，很多企业无法找到有利可图的AI使用案例来切入。虽然我们每天都可以在新闻报道中看到自动驾驶汽车、智能机器人、语音助手等人工智能的相关应用的报道，但其实在日常业务部署中是很难定义部署AI的起点。就算你找到了起点，但是下一个挑战就会接踵而至——技术，AI的数据和基础设施环境必须满足特定用例的特定要求，而很多公司往往没有专业知识来建立这样的定制环境。

　　“AI平民化”创造价值，但不是竞争优势

　　有些技术公司声称，他们希望通过提供现场的解决方案来缩短企业之间的差距，并使得人工智能平民化。这些解决方案可以帮助企业从头开始建立AI数据和技术环境，并利用来自其他企业的数百万类似部署的数据来提供价值。我们可以想象一下，这些解决方案可以监控企业IT环境，检测即将到来的停机并建议采取行动以防止故障发生。当数据源越多时，解决方案的检测和建议就会越准确。

　　这种虽好，但是也会有一个问题，那就是当我们企业的目标不再局限于检测，而是与同行业产生差距，并创造竞争优势时，这种现成的解决方案就不再适合了，而且创造竞争优势也就意味着你要依靠数据产生和其它公司不一样的价值。

　　分析-AI连续性

　　企业实施AI来创造竞争优势并没有捷径，企业必须定义他们的人工智能策略，确定有前途的用例，获取数据，购买和构建技术，并将恰当的人员和流程置于适当位置。

　　此外，人工智能并不是孤立地繁荣发展，而是一个连续统一化的发展，日常商业分析包括从大数据到基于人工智能的自治系统。这也是科技巨头能够如此迅速地扩展其优势的关键原因， 他们已经拥有了数据和分析基础，而落后者想要发展人工智能，就必须先打好这些基础。

　　企业AI成功的一个关键因素是底层数据，AI需要统一的数据架构和治理，提供标准化，标签化的清洁数据和集中的数据湖。当然，这并不意味着企业必须等这些都建立好才来实施人工智能，企业可以长期计划和短期项目交织在一起，共同来推动人工智能。

　　1.查找用例

　　查找AI用例看起来很简单，麦肯锡全球研究所在对人工智能领域的研究中，回顾了160种人工智能使用案例，其中只有12%达到了商业应用。为什么会这样呢?这是因为有的用例可能太大或者太复杂，短期内无法证明其价值或者说服利益相关者，又或者是因为这些用例，现有的数据质量或数量无法支撑。

　　通常情况下，选择AI初始用例并不是公司最大的问题，真正的重点是在于在确定的时间内可实现的目标以及可用的预算，资源和数据等等更具体的内容。例如，企业不是试图改善客户需求预测，而是从社交媒体的情绪分析开始，以建立更好的客户对话流程。

　　2.创建数据和技术环境

　　公司需要非常具体地了解他们想要实现的目标，以确定实现此目标所需的技术资源：从识别数据源到选择数据科学工具，AI框架和模型以达到处理和存储的CPU / GPU比率和备份需求。

　　不同的用例在复杂性、实时要求和保留策略方面差异很大，因此需要不同的硬件/软件堆栈。这意味着公司必须精确描述和评估其特定的AI工作负载和处理需求，以确定非常好的技术及其配置，以及所需的数据集和数据质量，这需要深入和具体的技术专业知识。

　　3.坚持计划并扩展至整个企业

　　当企业经历了探索阶段时，牢记长期计划是至关重要的，这个计划定义了AI在公司战略中的作用，包括机遇、障碍和关键成功因素。在整个价值链中扩展AI使用需要系统地缩小公司能力的差距。

　　缩小差距的方式之一就是创造一种公司文化，人类以全新的方式与机器进行互动。在传统世界中，数据分析师向决策者提供建议。而通过人工智能，企业可以根据算法做出的决策实现业务流程的自动化，同时这也意味着与人工智能创造竞争优势的同时，企业也需要信任和警惕技术的力量。