研究證實將人工智能帶出實驗室是值得的

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是的，事實證明，人工智能(AI)本身已成為業務領域中的一種有價值的工具-至少在專注的初步項目中是如此。智能聊天機器人就是一個典型的例子。現在的問題是，如何快速擴展以在整個業務范圍內實現更廣泛的交付，例如使有關庫存或投資的決策自動化。

麥肯錫最近對2360名高管進行的調查顯示，在這方面已有發展，該調查顯示，在各種業務流程中使用AI的同比增長了近25% ，而且在跨AI分布的公司中浮現了相當大的增長多個過程。
調查的作者，Arif Cam，Michael Chui和Bryce Hall以及麥肯錫都表示，采納AI的公司的大多數高管表示，它在使用AI的領域增加了收入，有44%的人表示降低了成本。州。
結果還表明，一小部分公司(作者稱其為“ AI高性能企業”)正在獲得AI的“超大型”業務成果。近三分之二的公司(占63%)報告說，業務部門采納AI帶來的收入增加。調查顯示，表現出色的受訪者的收入增長超過10%，是落后者的近三倍。
領先的AI用例包括市場營銷和銷售，產品和服務開辟以及供應鏈治理。該調查的作者報告說：“在市場營銷和銷售中，受訪者最常報告說，在定價，購買可能性的預測以及客戶服務分析方面，人工智能的使用增加了收入。”“在產品和服務開辟中，創收用例包括創建新的基于AI的產品和新的基于AI的增強功能。在供應鏈治理中，受訪者經常引用銷售和需求預測，并將分析作為產生收入的用例進行。”
這些表現出色的人有什么不同之處?戰略是關鍵領域。例如，來自AI高績效企業的受訪者中有72%表示其公司的AI戰略與他們的企業戰略相一致，而來自其他公司的29%的受訪者則表示。同樣，有65%的高績效員工表示擁有清楚的數據策略來支持和啟用AI ，而其他公司的這一比例為20% 。同樣，在整個企業中使用標準化工具的情況更可能浮現在高性能企業中。
采納戰略性AI方法：
擁有供數據和分析專業人士使用的標準AI工具集(76%的高績效者; 18%的落后者)
人工智能戰略與更廣泛的公司戰略保持一致(72%的高績效者，29%的落后者)
制定清楚的數據策略以支持和啟用AI(65%的高績效者， 20%的落后者)
制定了明確的管理流程以處理與數據相關的關鍵決策(65%的高績效者，20%的落后者)
【研究證實將人工智能帶出實驗室是值得的】跨職能團隊，包括AI專業人員和業務人員，共同解決特定問題(62%的執行者，23%的落后者)
調查顯示，再培訓工人也是關鍵的區別。三分之一的高績效員工(33%)表示，在過去的一年中，他們的大多數員工都接受了與AI相關的培訓，而落后的組織中惟獨5% 。在未來三年中，有42%的高績效員工打算將此類培訓擴展到大多數工人，而落后的惟獨17% 。
為了掌握人工智能，麥肯錫的作者敦促加大對勞動力的再培訓。調查的作者指出，即使是AI高性能的公司，也要在幾個關鍵領域做工作。這些公司中惟獨36%的受訪者表示，他們的一線員工會實時使用AI見解進行日常決策。少數(42%)報告稱，他們系統地跟蹤了一套完整的AI明確定義的關鍵績效指標。同樣，惟獨35%的AI高績效受訪者表示有針對員工的積極的AI持續學習計劃。

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