基于人工智能 （AI） 的技术的广泛可访问性正在改变业务的完成方式。“ AI 民主化”一词是指从航空到金融业， AI 技术更加不受限制、负担得起和用户友好的趋势，无论它们正式的技术培训如何，都能为更广泛的用户提供服务。随着 AI 工具变得更容易被所有级别的用户使用，各行各业的企业都看到了新的效率和增长机会， AI 在企业中具有推动创新、提高效率和改善决策的巨大潜力。
人工智能可访问性最显著的驱动因素之一是云计算的快速发展。基于云的 AI 服务的兴起使组织更容易访问和使用 AI 技术。 AI 不再是为企业精英保留的。无论你是想转变业务还是颠覆你的行业， AI 工具都可以跨行业访问和适用，并且不需要像往年那样部署那么多的技术知识——只需访问云即可。
由数据驱动决策
人工智能的易用性也正在改变企业领导者的决策方式。用于数据分析和可视化的 AI 工具和平台的扩展使业务用户可以轻松地从大型复杂数据集中提取见解，并使用它们为决策提供信息。
例如，帮助公用事业行业监控和识别电力基础设施中潜在的危险故障。图像处理技术可帮助工程师确定哪些电力线维修至关重要，最终防止导致停电和野火的重大技术故障。
AI 创新还使企业更容易使用高级分析和预测建模。借助 AI 驱动的分析工具，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。这可以帮助组织领导者以客户体验为核心做出更好、更明智的决策。
AI 和业务自动化
除了基于云的 AI 服务和数据分析工具外，越来越多的 AI 驱动的应用程序和平台已经专门为业务用户设计。例如，基于人工智能的聊天机器人在企业中越来越受欢迎，如自动化客户服务和支持，特别是那些根据客户响应输入，并随着时间的推移而改进的聊天机器人。
这些聊天机器人可以集成到公司现有的客户服务渠道中，例如网站和移动应用程序，为客户提供即时的个性化帮助。这提高了企业的效率并降低了成本，并改善了客户体验和品牌忠诚度。
企业才刚刚开始利用 AI 的全部功能，从安排会议和创建演示文稿到编写内容， AI 可以显着提高效率，降低业务成本，并使员工能够专注于更高价值的任务并消除人为错误。 AI 将改变我们在整个组织中完成日常业务任务的方式，从搜索这样简单的任务开始。
人工智能正在改变企业组织的运营和竞争方式。通过使 AI 技术和技巧更易于访问、更实惠且用户友好，企业可以利用 AI 自动执行日常任务、做出更好的决策并改善客户体验。 AI 民主化是数字化转型的关键驱动力，也是企业创新、效率和增长的催化剂。
成功踏上人工智能之旅
2023年起，各个公司都在开始探索多种类型的人工智能，用于各种实际应用。例如前面提到的，聊天机器人可以帮助 24/7 全天候解决客户问题；预测分析可以帮助确定客户是否有资格获得贷款；机器学习将有助于自动化制造中繁琐的流程。
每个企业领导者都知道，他们的组织最终将由人工智能驱动的，如果做得好， AI 将使各种类型和规模的组织能够优化数字营销、销售、运营和客户体验。
那准备好开始为你的组织制定 AI 战略了吗？你的组织如何获得高管的支持，并采取关键的第一步来成功踏上人工智能之旅？请考虑以下五个步骤：
1. 识别问题
与任何类型的数字化转型一样，人工智能始于一个问题：首先需要确定你的业务问题，然后确定 AI 是否是解决方案。你可以通过在两到三日内完成数治网DTZed 的数据素养和 AIGC 入门培训，这样在进行花费不菲的更深入的开发之前，让你知道解决方案是否是你需要的。
2. 获得 1至3 年 AI 计划的支持
人工智能不是一夜之间发生的事情。与其他形式的数字化转型不同， AI 投资回报率可能需要更长一些时间才能实现，因为算法在工作中训练时变得越来越智能。重要的是要澄清 AI 项目应被视为一项至少为期一到三年的计划。只有在这段时间之后，才应审查预期的投资回报率。
3. 标准化你的数据
人工智能就是关于数据的。作为 AI 计划的一部分，确保你的首席数据官（如果没有 CDO，则是首席信息官）开始跨部门和职能的标准化数据项目。首先进行数据审计，集中数据存储和使用以查看你可能缺少的内容，然后对其进行清理和分类。
4. 创建卓越中心 （CoE）
CoE 正在各地的组织中涌现，作为内部专家，致力于引领人工智能采用关键举措。在卓越中心将 AI 的治理集中专注于以下内容非常重要：
AI 多样性和透明度：以确保你的模型是可解释的，是使用不同的数据集创建的，且没有歧视。
大模型微调：CoE 可以帮助你的组织设置标准、流程和方法，来进行 AI 大模型微调，监控它们的性能，并努力实现持续改进。
AI 治理：确保每个业务部门对 AI 的使用在整个 AI 生命周期中遵守严格的治理标准。例如遵守数据隐私，旨在确保合乎道德的使用，并提供透明度。
5. 对你的团队和高管进行 AI 培训
重要的是，每个人都要从上到下了解人工智能的作用。你可以通过培训所有团队成员了解各种形式的 AI 和分析的基础知识来确保这一点。你不一定需要能够编代码，但接触这项技术会让你更好地了解 AI 如何改善你的业务，最重要的是，如何根据它提供的输出做出更好的决策。
如带执行团队上人工智能和分析基础知识课程，创建起一种专注于数据素养的文化。当组织推出预测分析解决方案时，团队正好清楚了解并认识到其中的重要性和好处。
对于所有早期的人工智能采用者来说，通过从小处着手，采取更具战略性的方法，了解 AI 在企业范围内的业务承诺，你可以更快地到达真正的终点线：从现实的 AI 中获得真正和可持续的投资回报率。
正因于此，数治网DTZed 适时推出关于“全域、全链路、全生命周期、全量、全运营”的数字化人才育成体系，以 AIGC+X 赋能成长，助力个人和组织从数据素养打造开始，构建匹配业务场景的能力矩阵，利用学习保持领先。
数治网DTZed 数据素养组织 HR 先导指南 2023 出炉，推出入门公益宣讲、升值加薪等 AIGC+X 赋能成长计划，来打造数字化人才和转型服务案例：
- 人才育成赋能：生成课件题库，人均选用育留支出有望降低20%-40%，能力升级40%-60%
- 客户服务赋能：生成智能问答，客户响应有望实时提升30%-50%，成本减少40%-60%
- 数字营销赋能：生成客制话术，话术和客单转化率有望增长10%-30%
- 研发设计赋能：生成分析模板，对照前沿标准案例，大幅提高知识服务人效
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本文作者：维卡斯·古普塔 Persisting 执行领导团队，卡洛斯·梅伦德斯 Wovenware 首席运营官兼联合创始人
原创译介：Alan Huang
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