2024 从数据到 AI 驱动运营把握这一泼天优势

组织面临着保护收入模式同时保持竞争优势的巨大压力，更应该从数字化人才选用育留方面采取积极主动的举措开始，专注于利用 AI 推动职业发展来改善员工体验。

如今，人工智能（AI）无处不在。像 ChatGPT 这样的项目已经风靡全球，突显了各行各业对 AI 驱动运营的需求。在行业研究、客户服务、市场销售、教育培训等领域， AI 对数字生态系统的潜在影响是深远的，不可避免地改变企业和个人创建数字解决方案的方式。

在 AI 和数据民主化影响下，由数据驱动决策已深入人心，用于数据分析和可视化的 AI 工具和平台的扩展，使业务人员可以轻松地从大型复杂数据集中提取依据，从而为决策提供信息。借助 AI 驱动的分析工具，让高级分析和预测建模更易用，企业可以获得有关更细分的客户行为、市场趋势和运营绩效的新见解。

随着数据和分析策略成为数字业务各个方面不可或缺的一部分，具备数据素养可以使组织无缝采用现有和新兴技术，数据素养将成为推动业务价值的关键。这有份给 CDO 和 HR 的数据素养组织先导指南，带你了解招聘和搭建一个成功的数字团队所需的关键要素，给出你可以采取的具体行动，在文末按步骤领取完整版。

AI 给企业带来的挑战和机会

首先，鉴于 AI 输出依旧是个黑盒，连带其价值有着同样的不可预测性。其次，当前 AI 用于训练的大型数据集，存在与合规性、隐私和偏见相关的风险。垃圾输入，垃圾输出（GIGO），让事实错误和不一致的文本充斥着结果。

所以，在充满不确定性的时期，需要正确地投入于 AI 基础设施、安全存储和支持，同时确保对输出进行人工验证。正确使用 AI ，它可以成为一个令人难以置信的创造性、省心省力和提高效率的解决方案。如果使用不当，你也有可能将面临社会、财务甚至法律后果的风险。

AI 是否能帮助企业交付创新的项目？回答是肯定的…在使用得当的情况下。如生成式 AI 可以为数据团队提供创建合成数据和可行算法模型的能力，来帮助企业转型。生成式 AI 不会威胁到让程序员、艺术家和设计师失业，而是可以弥合人类创造力和技术创新之间的差距。它还可用于开发新颖的深度学习算法，用于诊断具有挑战性的任务。

不少公司正在采用生成式 AI 以最少的人工来设计、维护和监控复杂的系统。现在有一些举措可以创建完全或在很大程度上自主的商业模式，客户可以与 AI 助手或聊天机器人进行交互，并且整个交付和支持机制都是自动化的。

AI 在实际业务需求的应用

正如前面所说，当今的企业 CIO、CDO 们正在运用 AI 驱动的分析能力来改进和自动化业务流程，生成有价值的商业智能决策，他们可以通过这些决策来提高效率、简化运营以及提高利润。

在智能制造，利用 AI 来跟踪行业趋势，扫描市场查找某些零件，进行供应链流程的竞争分析，确保每天使用正确的工艺来减少利润损失。再可用于分析零件和工序的大型数据集，改进手册、零件目录和操作程序等内容的创建和维护，释放新的效率。它还可用于为新的零件供应商建立庞大的知识库。

在金融服务，AI 不会消除有权访问敏感财务信息或代表客户执行交易的人员的角色。例如，通过客户的账户余额变动或个人财务的历史变化来提供准确的判断，借助交易、对话可以发挥更突出的作用。

在医疗健康， AI 驱动的视觉算法在肿瘤检测方面的成功率等于或优于经验丰富的放射科医生，甚至可以以惊人的准确性预测肿瘤再生。

在交通运输，如汽车的自动驾驶测试中，模拟鹿在高峰时段跑过高速公路比运行任何实际生活中的测试要容易得多，也更好。理论上来说，在一千个这样具有微妙的变化的场景中编程，如一群鹿，特别慢或快的鹿，或从多个角度来的不同动物，很快就会产生高效的回避系统。

AI 在视频上的突出优势

AI 分析最重要的发展之一是深度学习处理单元（DLPU）的出现，以及随后在边缘集成它们的能力。这些先进的新芯片组使摄像头能够在网络边缘处理大量信息，让组织能够在设备本身上本地运行分析。这对分析的总体成本产生了重大影响，网络边缘的处理大大降低了带宽和存储需求，使得基于 AI 的监控工具更实惠，可供各种规模的组织使用。

相机也得到了改进，提供了更高的分辨率、更好的图像质量和更高的光灵敏度。这为 AI 提供了更清晰的图像，在识别和分类对象时提高了准确性。随着 DLPU 和高级对象检测成为标准，组织可以运行车牌识别、巡回检测和枪击检测等分析，而入侵者检测等常见功能变得更加可靠，因为摄像头学会过滤掉阴影并区分人和动物。

AI 还可以自动执行检测和警报过程，这意味着安全人员可以实时收到正在进行的潜在事件的通知，从而缩短响应时间，允许安全团队在事件升级之前主动解决事件。

除了安全性之外， AI 驱动的分析现在正被应用于核心业务功能。对于业务、数据和技术领导者来说，这为从安全投资中获取额外价值创造了独特的机会。基于安全目的的相同设备，现在还可用于为营销和商业智能部门产生积极的投资回报率，提高工作场所的安全性并减少责任。

例如，零售商正在使用分析来跟踪各种客户活动，包括客户最有可能访问商店的时间，哪些陈列吸引了最多的注意力，以及他们在店面中如何移动。这使他们能够通过更有效地分派员工、评估展示或营销活动的成功与否，以及消除瓶颈。

制造商可以使用相同的技术来识别装配线上的缺陷产品，或监听机器需要维护的迹象。医院可以强制正确使用个人防护装备，防止代价高昂的滑倒、绊倒以及跌倒等病例。在各行各业中，支持 AI 的摄像头让企业能够提高运营效率。

高情商的对话式 AI

对话式 AI 可以分析客户数据来识别模式和趋势，让企业能够在客户需求出现之前预测并解决客户需求，这有助于减少客户的挫败感并提高整体满意度。例如，聊天机器人可以监控客户在网站或应用上的活动，在客户寻求帮助之前提供建议，节省客户的时间和精力，让他们感到更有价值和关心。

对话式 AI 令人兴奋的趋势之一是开发具有高情商的聊天机器人。这类聊天机器人能够识别和响应人类情绪，使它们更有效地与客户互动。高情商的聊天机器人可以利用机器学习算法来分析大型的人类互动和情感数据集。聊天机器人的模型通过训练数据学习识别和响应各种情绪状态，从而增强此技术提供个性化和同理心客户体验的能力。

高情商的聊天机器人具有改变我们与技术互动方式的巨大潜力，可用于提供情感支持、帮助客户处理困难情况，甚至可以检测客户何时不满意，提供解决方案来解决他们的疑虑。

在未来利用 AI

利用数据、分析和 AI 实现业务价值，在数据基础设施方面作出选择性改进， CIO、CDO 们确保企业能够从数据战略投资中获得可观的回报。现在就有产生变革性影响的机会，应该抓住这一时机。

应对数字技术正在重新塑造的市场格局，以及重新定义的商业规则，组织内不同领域的人员需要跟上新兴技术日益复杂的步伐，以及随着新技术不断涌现时的治理和合规性。组织面临着保护收入模式同时保持竞争优势的巨大压力，更应该从数字化人才选用育留方面采取积极主动的举措开始，专注于利用 AI 推动职业发展来改善员工体验。

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