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由于人工智能的发展存在诸多不确定因素，对大多数公司而言，最明智的做法是根据当前趋势制定一系列短期行动，并通过构建能力和数据基础设施为将来的机遇做好准备。通常的方法与我们在数字化战略中所倡导的有些类似，但是人工智能会呈现出一些重要的细微差别。 如何开始 高管们应该把他们的人工智能之旅分成三个步骤：构思和测试；试点排序和启动；以及规模化应用（参阅下图）。
对于缺乏人工智能经验的公司，我们强烈建议其实施一个并行的附加测试。这个测试阶段要基于一个能传递价值，能被合理定义且复杂度适中的应用案例。这个测试将帮助组织熟悉人工智能，突显数据或数据集成的需求以及组织和能力上的瓶颈，这是对进行下一步的关键输入。 试点排序和启动。高管们应该根据每个试点的潜在价值和交付速度进行优先级排序。上一步中的测试结果将为这个环节中潜在试点的时间需求和复杂性提供洞察。 一旦机构选定了一组最终的试点，就应该像在敏捷软件开发中一样，将其作为测试和学习的冲刺阶段运行。由于大多数试点仍然需要处理杂乱的数据集成和数据处理，这些试点将并不完美。但是，它们将有助于正确地区分优先级，定义数据集成计划的范围，并确定全面运营人工智能过程所需的能力和规模。每个冲刺阶段都应同时交付具体的客户价值，并定义所需的基础设施和集成架构。 规模化应用。最后阶段包括将试点扩展为可靠的运行流程和产品，并构建能力、流程、组织、网络技术和数据基础设施。尽管这一步可能会持续12至18个月，但进行中的敏捷冲刺应该能将价值最大化，并最小化重大的意外流程修正出现的可能性。 在执行这一运营项目的同时，高管们也应实施一系列活动，让自己及其组织做好准备，发挥人工智能的作用。 理解人工智能。高管们需要了解人工智能的基本知识，并对可能发生的事情有一个直观的理解。他们不应只是简单地在媒体上阅读各种新的科技奇迹，而应开始尝试用Tensorflow Playground（Google推出的机器学习开源平台）做一些实验，或者进修一些有启发性和广泛普及的在线课程。它们的核心算法很简单，除了那些神秘的术语外，这个领域极易理解。因此，高管们应该能够对这个课题有一个功能性的理解。 执行人工智能健康检查。高管们应该对他们在技术基础设施、组织技能、设置和灵活性方面的起始条件有一个清楚的认知。此外，他们应该了解访问内外部数据的难易程度。 增加员工视角。人工智能可能会对员工产生威胁。尽管员工对即将失业的担忧往往比实际情况夸张，但引入人工智能确实会产生情绪压力，并且需要进行大规模的再培训。试想如下场景：一个工厂的员工和一个机器人一起工作，一个采购经理从一个应用程序接收输入信息，或者一个呼叫中心坐席从一个聊天机器人那里接手聊天的情景。工作场所的沟通、教育和培训需要在试点设计的初始阶段就被考虑到。 从长计议 人工智能的未来，包括其以激进方式改变价值创造的潜力，仍然有着高度的不确定性。应对这种不确定性的最佳方式是绘制并测试几个场景，并制定一个路线图将各项独立的方案结合在一起。这些努力将使各公司能够明智地修改其原有计划，并明确该计划对数据、技能、组织和未来工作的意义： （责任编辑：晨鸿） |
