AI戰略定義了將AI集成到業務中以提高運營效率的路線圖。人工智能可用于制作高效的商業產品和服務。它可以通過自動執行重復性任務來優化業務流程。但要實現AI的潛力，組織需要制定戰略計劃來確定其AI成熟度、列出挑戰并跟蹤其進展。

人工智能對商業格局產生深遠影響并推動創新。2021年人工智能市場規模約為3300億美元，2029年約為1.4萬億美元，復合年增長率為20.1%。此外，Gartner的一項研究發現，

80%的企業高管認為人工智能自動化可用于任何業務決策。

72%的高管表示他們擁有或可以找到所需的AI人才。

54%的AI應用成功地從試點過渡到生產。

在此博客中，我們將探討什么是AI戰略、其規劃和執行階段及其優勢。

什么是人工智能戰略？

在沒有AI戰略的情況下啟動AI企業將導致復雜情況、模糊的期望、不必要的延誤，并最終導致項目放棄。組織需要定義其AI需求、所需資源和時間表，以構建可操作的AI戰略來指導業務增長。

第一階段——商業計劃和人工智能

業務戰略和人工智能戰略

組織制定人工智能戰略的第一步是確定其目標。組織應重新審視其業務戰略并對其進行精簡以與AI戰略保持一致。在此步驟中，組織應回答以下問題：

我們的業務目標是什么，人工智能如何幫助我們實現這些目標？

我們為什么以及在哪里使用人工智能？

執行人工智能戰略需要什么樣的資源和多少資源？

確定用例

識別用例是上述問題的自然過渡。在此步驟中，組織應確定其痛點。為此，組織應列出 3-5 個相關用例，根據重要性對它們進行排序，并選擇有助于實現重要業務目標或最大程度減少主要業務問題的用例。例如，計算機視覺可用于醫療保健中的醫學圖像（例如，CT 掃描）分析。

第 2 階段 - 執行（可行的AI策略的分步過程）

數據策略

沒有數據就沒有人工智能。數據是組織的資產。數據戰略是指組織管理其數據的綜合計劃。公司應識別其數據源、存儲它們、更新它們并將它們用于業務目標和 AI/ML 管道。在制定人工智能戰略的同時，企業應將數據戰略與人工智能戰略相結合。

審計和風險評估

當顏色、性別或種族等變量發生變化時，AI 應用程序需要不可知。有偏見的人工智能應用程序可能是有害的。出于法律、道德和社會考慮，必須進行全面的風險評估。

為此，審計員使用AI框架、數據法規和AI倫理來審計AI/ML 管道。通過對 ML 管道進行風險評估，組織可以建立對其AI系統的信任。

技術基礎設施

技術基礎設施是指您的AI戰略所需的硬件和軟件。在這一步中，組織確定構建人工智能系統所需的計算能力、程序庫、框架、云計算服務、數據處理和分析工具以及部署工具。

技術人才

組織需要確定構建人工智能系統所需的團隊。開發人工智能應用程序需要數據工程師、數據分析師、數據科學家、機器學習工程師、軟件工程師和人工智能架構師。組織應將人才需求傳達給人力資源團隊，以了解和彌合知識差距。人才招聘因組織需要的AI產品類型而異。對于語言模型，對象檢測需要具有 NLP（自然語言處理）專業知識的員工，需要具有 CV（計算機視覺）經驗的本地化員工。

執行

一旦一切就緒，就該執行計劃了。實施包括以下步驟：

數據收集

數據預處理

數據分析

建模與評估

部署

AI 架構師了解組織的AI目標并領導團隊。數據分析師從數據工程師那里接收數據并對其進行預處理。在預處理和分析之后，數據分析師與團隊和利益相關者分享關鍵見解。機器學習工程師為建模制定適當的驗證策略。一旦選擇了具有最佳結果的模型，軟件工程團隊就會選擇一個安全平臺來部署該模型。部署后，將持續監控和更新模型以實??現預期結果。

擁有人工智能戰略的好處

提高效率：人工智能在決策方面效率很高，可以自動執行重復性任務。通過自動化日常流程，員工可以專注于高價值的任務。

清晰：明確定義的AI戰略創建了易于遵循且很可能成功的路線圖。在AI戰略中，團隊中每個人的角色和責任都得到了傳達。此外，它提高了利益相關者對風險投資的信任。

競爭優勢：擁有人工智能戰略會帶來不成比例的優勢。例如，使用AI應用程序的審計公司將工作得更快，進而開展更多業務。

人工智能戰略——前進之路

人工智能戰略是一個組織將人工智能與數據戰略一起整合到其業務戰略中的綜合計劃。人工智能生態系統將繼續呈指數級擴展，前沿的研究方法、海量數據和巨大的計算資源將催化增長。組織需要跟上步伐并修改其AI戰略，以充分利用AI熱潮。