实验的时间已经结束 人工智能解决方案已经为企业准备好了

实验的时间已经结束:人工智能(AI)解决方案已经为企业准备好了。早期的采用者已经收获了回报，从试验转向大规模的采用者。这些公司的首席执行官相信，在短短两年内，人工智能的部署将为他们带来大约30%的新收入和成本节约。
 

莫希特·乔希，银行金融服务总裁兼主管保险在印孚瑟斯。

其他企业现在也纷纷效仿，不愿错过人工智能的优势。我敢肯定，那些迟迟不起草和发布自己的人工智能战略的公司注定会被淘汰。然而，要想在人工智能世界取得成功，企业首先必须做好三件事:治理、人才和技能。

在企业中引入人工智能不仅仅是一次IT升级;这是一场革命，而且可以说是一个公司将要做出的最重要的it决策之一。这就是为什么它比以往任何计算转变都需要更多的战略规划和考虑——无论是引入移动设备，还是从私有云计算转向混合和公共云计算。

对于公司董事会来说，这意味着制定和批准人工智能战略是他们现在必须做出的最重要的商业决策。当涉及到人工智能时，快速行动和打破现状并不是一个足够好的技术策略。

然而，在太多的公司里，董事会成员只是还没有获得做出正确决策所需的人工智能知识和战略洞察力。需要说明的是，你不一定要成为数据科学家才能做对;董事会成员需要充分理解在企业中引入人工智能的机遇和风险——因为如果他们做错了，他们可能面临企业治理的巨大失败和企业信任的彻底崩溃。

董事会成员现在必须提升他们的人工智能知识。如果他们不能从一开始就制定正确的政策，那么他们创建的公司将面临一个麻烦的世界，甚至可能损害人工智能被社会更广泛地接受。在印孚瑟斯(Infosys)，我们正在为客户的董事会提供量身定制的“人工智能训练营”(AI bootcamp)，我希望将这一服务扩展到其他公司，因为我们知道，尽管人工智能有能力改变世界，但必须正确操作。

人工智能只有在企业完全更新并完全整合其技术和运营模式的情况下才能产生最大的影响，并避免IT“棕地”(brownfield)挑战。附加解决方案不会制定AI策略。我对董事会的第二条建议是，他们应该尽快制定并监督在企业中使用人工智能和大数据的严格道德准则。

这在现在尤为重要，因为越来越多的通用AI解决方案正在让位给高度专业化的AI工具。我认为，公司董事会必须对人工智能和机器学习的伦理和治理投入至少与他们对确定正确技术解决方案的关注一样多的精力。

除了大数据和人工智能的治理，还有第二个瓶颈，那就是人才。老生常谈是正确的:现在每家公司都是科技公司;不过很快，大多数公司也将成为人工智能公司。

因此，在招聘优秀的数据科学家和人工智能专家方面，这些企业不仅要与同行竞争，还要与Facebook、亚马逊(Amazon)和谷歌等科技巨头竞争。因此，我建议企业不要从当地大学的物理系和数学系寻找人才，而应该从别处寻找人工智能专家——用自己的工资单。

大多数企业内部都有令人难以置信的人才。他们所要做的就是为他们的员工提供必要的培训和支持，这可以在技术合作伙伴的帮助下完成，前提是这些合作伙伴与平台无关，这样他们就可以支持广泛的技术和用例。

必须在两个层次上提供培训。首先是人工智能的实现，通过培训员工编程和处理人工智能和机器学习的技术方面;他们需要了解如何使用机器人、部署机器人流程自动化以及使用机器学习来利用大数据。现在，设置虚拟代理和人工智能机器人不再需要深入的人工智能专业知识，而是可以在低代码、自助服务的IT环境中完成。

对人工智能有更高需求的公司将需要进入第二层，通过提供深入研究数据科学、机器学习和各种人工智能解决方案的复杂工作原理的课程，打造人工智能能力。要产生影响，这些课程需要以生产为中心，并植根于现实的例子。

当然，培养自己的专家至关重要，但以我的经验来看，这还不够。每个员工都需要具备基本的人工智能技能。通过向每个人介绍人工智能的基础知识，将解决人工智能对人们生活和工作影响的潜在误解，并有助于推动人工智能的商业案例。人工智能的用例不仅仅是过程自动化，还包括利用人工智能的力量增加劳动力——这将影响到每个人。

只有解决了这三个挑战——治理、人才和技能——我们才能打造真正的人工智能本土企业，并将人工智能和机器学习带来的巨大机遇传递下去。