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人工智能 成功的唯一途径—— 作为一个企业

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人工智能无处不在——至少在我看来是这样。我没有一天在大众媒体上找到与人工智能相关的文章。

虽然这些通常集中在人工智能的大玩家或未来(劳动力市场、道德解决方案等),但有一件事是肯定的——每个人都想知道人工智能到底是什么,以及如何利用这种广泛讨论的技术来发挥自己的优势。

出于这个原因,我总结了几点,这些要点应该作为如何处理公司/企业家的人工智能主题的指南,最重要的是,如何处理它。

企业在人工智能方面的成功需要一种战略性和深思熟虑的方法。

以下几点应该值得深思,使您能够明智且有利可图地使用 AI。

1. 了解业务需求: 首先要彻底了解您所从事的企业的具体需求和挑战。人工智能解决方案应直接解决这些痛点,并提供切实的好处。

  • 实例: 为了研究零售客户面临的库存管理挑战,我们引入了人工智能驱动的需求预测系统。该解决方案旨在满足他们的特定要求,旨在简化库存水平并最大限度地减少库存积压或缺货的情况。
  • 在类似的情况下,德国的一家小企业在库存成本过高方面苦苦挣扎。通过了解他们的独特挑战,我们量身定制了一个人工智能解决方案,不仅降低了持有成本,而且通过确保热门商品始终有库存来增加整体销售额。

2. 教育和沟通:人工智能可能很复杂,您的同事和合作伙伴之间可能会有担忧或缺乏理解。作为您职责的一部分,请确保进行有效的沟通,以揭开 AI 的神秘面纱,突出其潜在优势并消除常见的误解。

  • 实际示例:举办教育研讨会,了解人工智能的基础知识及其在您所在行业的潜在应用。使用简单的语言和真实世界的示例来使概念易于理解。
  • 在迪拜,由于误解,一位客户最初对采用人工智能犹豫不决。通过一系列内容丰富的会议,我们阐明了人工智能的好处并消除了恐惧,培养了对人工智能的积极态度。

3. 从小处着手,逐步扩展:从符合目标的可管理的 AI 项目开始。分阶段方法允许学习和适应,从而将与大规模实施相关的风险降至最低。

  • 实例: 为客户支持实施聊天机器人,以简化交互。从重点用例开始,可以在扩展 AI 应用程序之前快速取胜。
  • 维也纳的一位小企业主从聊天机器人开始处理常见问题。这一成功促使人们进一步探索,将人工智能整合到销售流程中,大大提高了客户参与度。
  • 逐步扩展可将风险降至最低,并使中小企业能够逐步适应人工智能技术,确保更顺利地集成到现有业务中。

4. 数据质量和安全性:人工智能算法严重依赖数据,确保其准确性和安全性对于任何人工智能计划的成功都至关重要。

  • 实例: 在将数据输入 AI 算法之前,通过实施数据清理流程来优先考虑数据质量。强调数据安全措施的重要性,尤其是对于敏感的客户信息。
  • 一家瑞士企业面临着影响 AI 推荐的不准确数据的挑战。通过实施数据质量检查,我们提高了预测的准确性,从而做出更明智的业务决策。

5. 用户友好的解决方案:倡导用户友好的 AI 解决方案。企业,尤其是中小企业,可能没有资源进行广泛的培训。直观且易于集成到现有工作流程中的 AI 工具可能会更成功。

  • 实例: 将 AI 驱动的 CRM 系统与简单直观的用户界面集成。这确保了销售团队无需大量培训即可轻松采用该技术。
  • 在汉堡,一家小企业主将人工智能用于客户关系管理。用户友好的界面最大限度地减少了员工之间的阻力,从而提高了生产力并改善了客户关系。
  • 选择与现有工作流程相一致的 AI 解决方案,以减少摩擦并促进组织内的无缝采用。

6. ROI 重点:明确定义 AI 实施的预期投资回报率 (ROI)。您的企业需要看到切实的好处,无论是在降低成本、提高效率还是改善客户体验方面。

  • 实例: 想象一下,为客户查询实施一个人工智能驱动的聊天机器人。通过自动化响应,您旨在降低客户服务成本,并让员工腾出时间来执行更复杂的任务。
  • 奥地利的一家小企业采用了这种方法,专注于降低成本。该实施不仅降低了客户服务费用,还提高了整体效率,从而实现了可衡量的投资回报率。
  • 对于中小企业来说,设定明确的投资回报率期望至关重要。无论是降低成本、提高效率还是增强客户体验,定义这些指标都有助于衡量 AI 投资的成功与否。

7. 持续学习和适应:人工智能技术正在迅速发展。鼓励在企业内部建立持续学习和适应的文化。这可确保您及时了解最新进展,并随着时间的推移最大限度地发挥 AI 的优势。

  • 实例:考虑定期举办研讨会,以便跟上最新发展。这将帮助您根据及时的相关信息为未来的集成做出明智的决策。
  • 在德国,一家具有前瞻性思维的中小企业持续投资于不断发展的人工智能技术的员工培训。这种对持续学习的承诺使他们能够迅速适应行业变化,保持竞争优势。
  • 中小企业应培养一种好奇心和适应能力的文化。鼓励员工随时了解人工智能的进步,确保企业在快速发展的技术环境中保持敏捷。

8. 协作和网络:促进 AI 社区内的协作。分享经验和见解是互惠互利的,尤其是在奥地利、德国、瑞士、阿联酋和沙特阿拉伯等人工智能领域动态发展的地区。

与其他本地企业合作项目,共同探索人工智能应用。共享资源和见解可以带来创新的解决方案和共享知识。

9. 衡量和优化:实施指标来衡量 AI 实施的成功。定期评估 AI 解决方案的性能,收集反馈,并在必要时进行优化,以确保持续成功。

  • 实用示例:实施 AI 驱动的客户支持的响应时间或预测分析的准确性等指标。定期分析这些指标以确定需要改进的领域。
  • 沙特阿拉伯的一家企业在实施 AI 进行库存管理后,通过减少缺货来衡量其成功。基于这些指标的定期优化工作确保了供应链的一致性和高效性。
  • 中小企业应将人工智能的实施视为一个迭代过程。定期衡量性能指标并根据反馈进行优化,可确保 AI 解决方案不断发展,以满足不断变化的业务需求。