不管喜欢与否，人工智能将很快渗透到我们社会的各个方面，从冰箱到自动驾驶汽车，以及介于两者之间的所有事物。结合数据和数据科学，人工智能提供了解决现有问题并创造新的令人兴奋的机会的新颖，智能方法。但是，您如何确定AI计划对您的组织的重要性以及如何确保您从实施此类项目中获得最大利益呢?通过确定业务需求并将AI和数据科学视为满足这些需求的一种方式，IT专业人员和数据科学家可以交流AI可以为组织带来的价值和变革性影响。

首先，将AI视为实验而非试验项目。与其他技术不同，人工智能的每种应用都需要不同的工具和算法。探索许多选项时，通常会反复进行不同AI应用程序的实验。通过实验，您可以了解是否可以更有效地解决问题，获得更好，更可预测的结果，以及使用AI转换业务流程或职能。

出于多种原因，实验可能不会继续进行，但这并不表示失败。通过实验来学习有效的方法和无效的方法可以加速您的AI旅程。例如，一家制药公司在其患者服务呼叫中心进行了自然语言处理和语音分析的实验。通过自动执行流程以提醒管理人员患者沮丧，管理人员可以采取适当的干预措施，使患者接受关键药物治疗方案。尽管这项实验取得了成功，但该技术需要对患者服务经理人员进行巨大的变革，包括提高技能或更换一些人员。这造成了很大的障碍，并阻止了公司将试点项目投入生产。

另一方面，数据是推动人工智能发展的动力。但是，组织必须捕获和管理的数据量是巨大的，每个组织都需要确定最重要的数据。如何将所需的数据与不需要的数据区分开?在着手AI解决方案之前，请先确定推动业务需求或机遇的因素。应用AI，机器学习或设计思维来帮助理解那些驱动因素并确定核心和缺失数据。例如，将机器学习和设计思想应用于现有销售数据将揭示哪些驱动力针对关键绩效指标(KPI)，如何提高转化率，与这些KPI直接相关的要素以及最重要的核心数据。机器学习将通过嵌入可以自动和转换整个业务流程的算法和模型，使您以更智能，更有效的方式解决问题。此练习将帮助组织更全面地采用AI所需的更改。

AI在技术发展的世界中独一无二，可提供前所未有的功能。人工智能将深刻影响工作的未来，影响员工，客户，内部流程等。理解这些影响并为变革做准备比技术本身的力量更为重要。创建一个允许自治并同时进行实验的环境至关重要。这需要通过确保AI是一种共享功能来平衡，以防止每次提出项目时都重新发明轮子。汇集来自业务，功能或流程，数据和AI技术的知识，并建立每个人都可以一起工作的治理结构，将有助于促进成功的AI计划。将AI视为一种共享功能，将使您能够发展伙伴关系生态系统，产生通用的最佳做法并创造可重用性。尽管在孤岛上工作的组织会发现自己花费大量时间，精力和金钱在赶上。