重点摘要
1. AI是提升业务效率和创新的强大工具
“AI消除低效。”
AI推动业务转型。 它可以显著改善业务运营的各个方面，从客户服务到制造业。AI在以下方面表现出色：
- 自动化重复任务
- 减少人为错误
- 提供更深入的数据洞察
- 通过降低成本和增加收入来提高利润
AI应用的例子包括：
- 金融服务中的欺诈检测
- 制造业中的预测性维护
- 电子商务中的个性化推荐
- 各行业中的自动化客户支持
2. 理解AI基础知识对成功实施至关重要
“迄今为止，人工智能*大的危险在于人们过早地认为自己理解了它。”
AI素养是必需的。 商业领袖需要对AI概念有扎实的理解，以做出明智的决策并避免常见的陷阱。需要理解的关键领域包括：
- 机器学习（ML）及其子领域
- 高质量数据的重要性
- AI开发的迭代性质
- AI的局限性和伦理考虑
需要避免的误解：
- AI会取代所有工作
- AI是100%准确的
- AI能立即提供惊人的结果
- AI算法本质上是公正的
3. 为AI做好准备需要全面的方法
“进步不是由早起者取得的，而是由懒人寻找更简单的方法取得的。”
组织准备至关重要。 为了成功采用AI，公司必须关注五个关键支柱：
- 数据准备：确保高质量的数据收集、存储和可访问性
- 文化准备：在整个组织中培养AI友好的心态
- 技能准备：培训和提升员工的AI相关技能
- 基础设施准备：投资必要的计算资源和工具
- 预算准备：为AI项目分配足够的资金
启动AI采用的步骤：
- 识别AI准备的差距
- 寻找高影响力的AI项目
- 制定短期AI战略
- 跟踪进展，调整和迭代
4. 识别高影响力的AI项目是成功的关键
“机会无处不在，关键是培养看到它的眼光。”
专注于与业务对齐的机会。 寻找有前景的AI项目：
- 寻找需要复杂决策的问题
- 识别可以从自动化中受益的高工作量任务
- 确保必要的数据可用或可以收集
- 考虑替换现有的低效软件自动化
发现AI机会的两种方法：
- 有机发现：AI解决方案从解决现有业务问题中涌现
- 主动发现：系统地检查流程和痛点以发现AI潜力
5. 有效框定AI项目确保可衡量的结果
“如果你不能衡量它，你就不能改进它。”
清晰的项目框定至关重要。 在定义AI项目时：
- 阐明痛点和项目描述
- 识别潜在的好处
- 定义AI投资回报率（ROAI）的指标
- 记录数据和可行性说明
有效AI项目框定的组成部分：
- 具体的问题陈述
- 可量化的目标
- 明确的成功标准
- 与业务目标的对齐
6. 商业领袖与AI专家的合作至关重要
“能够专注的人能完成事情。能够优先排序的人能完成正确的事情。”
跨职能团队合作推动成功。 有效的AI实施需要：
- 商业领袖提供领域专业知识和战略方向
- AI专家评估技术可行性并指导实施
- 数据工程师确保数据的可用性和质量
- 软件工程师将AI解决方案集成到现有系统中
关键合作点：
- 问题定义和范围界定
- 数据评估和准备
- 模型开发和评估
- 部署后的监控和改进
7. 选择正确的实施策略：构建、购买或混合
“取得进展的秘诀是开始。开始的秘诀是将复杂的压倒性任务分解成小的可管理的任务，并从第一个任务开始。”
实施方法很重要。 考虑以下选项：
-
购买：使用预包装的AI解决方案
- 优点：快速实施，前期成本较低
- 缺点：可能不太符合特定需求
-
构建：内部开发定制的AI解决方案
- 优点：高度定制，完全控制
- 缺点：需要大量资源和专业知识
-
混合：结合现成的解决方案和定制开发
- 优点：平衡速度和定制化
- 缺点：需要仔细集成
需要考虑的因素：
- 可用预算和时间表
- 内部AI专业知识
- 业务需求的具体性
- 长期AI战略
8. 衡量AI成功不仅仅是模型准确性
“AI项目的目的是解决问题，而不一定是产生更多收入。”
全面的成功评估至关重要。 基于三个支柱评估AI项目：
- 模型成功：评估模型在开发和生产中的表现
- 业务成功：使用ROAI衡量对组织目标的影响
- 用户成功：评估用户满意度和AI解决方案的采用情况
关键考虑因素：
- 设定明确的基线测量和目标
- 监控短期和长期指标
- 解决可能影响成功的非模型因素
- 持续收集和采取用户反馈
9. 持续评估和迭代对AI项目至关重要
“AI项目的开发和可行性分析是一个单独的成本。”
AI是一个持续的过程。 为了确保长期成功：
- 定期监控模型性能和业务影响
- 收集和分析用户反馈
- 识别改进和优化的领域
- 对模型和实施策略进行迭代
AI评估的阶段：
- 开发期间
- 开发后测试（PDT）
- 初始部署
- 持续生产使用
通过遵循这些关键要点，组织可以有效利用AI推动创新，提高效率，并在行业中获得竞争优势。
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评论
《人工智能商业案例》获得了大多数正面评价，读者称赞其在商业中实施人工智能的清晰、实用的方法。许多人欣赏书中提供的真实案例、可操作的框架和易于理解的写作风格。该书被认为对初学者和有经验的专业人士都很有价值，提供了关于人工智能战略、最佳实践和潜在陷阱的见解。一些评论者指出其侧重于大型企业，少数人认为内容较为基础，但总体而言，它被认为是理解和利用人工智能在各个行业中的有用指南。
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