人工智能这个词我想大家已不再陌生，他从一个概念，逐步实现到应用化。尽管发展到今天围绕人工智能依旧存在大量的炒作和混淆，但它确实威力巨大，对企业而言有着巨大的潜在价值。在这个关键时刻，企 业必须为人工智能制定战略和愿景，然后开始执行各种用例，解决对实现业务目标影响最大的问题。
不能只是观望 — 妥善规划，落地生根
人工智能概念验证项目也层出不穷；但许多项目都未进入试点或生产阶段，因为它们没有专注于解决关键的业务问题，也没有获取高级主管的支持，或没有扩展计划。如果人工智能的概念验证没有和具体的业务成果对接，而且缺乏应用于生产环境的远见卓识，那就是在浪费时间和精力。
自动化和人工智能之间没有固定的起点。从何处入手取决于企业的组织架构、业务需求、要解决的业务问题或希望实现的成果。重点要放在重新构思总体流程，而不是零敲碎打地应用人工智 能。人工智能项目的目标应当是解决其他技术和方法无能为 力的问题。寻找专业咨询机构，借助设计思维等方法重新构 思总体流程，联合投资以分担风险，通过协作开拓创新。
成功创建具备最低可行度的人工智能产品后，需要考虑如何 扩展这一模式。此时，企业通常会认真考虑数据管理。因为 如果不进行拓展，那么只是一个有趣的项目而已。
转变思想和观念
人工智能需要高级人才，这些人才必须能够理解数据和算法 的交集以及二者对流程链和工作流的影响。脱离较低层次的 RPA 之时，需要忘掉即插即用的概念。高级项目需要高度专业化的人才，导致这些技能供不应求。
许多企业 通过结合使用培训、招聘与合作的方法，获得所需的技能。 必须投资培养兼备数据工程与数据科学技术以及专业知识的人才，帮助他们适当地应用自动化和分析技术，巩固数据平 台、知识库和机器学习。如果缺乏此类人才，企业将寸步难行，无法扩展人工智能项目。
变革管理是关键。目前，我们仍能看到许多企业因实施 RPA 和人工智能而大量裁减人员，这引发了对自动化的担忧。要 改变工作方式和人才所发挥的作用，需要有总体的变革与文 化管理。这不是一次性活动。有无员工的大力支持，是决定能否成功管理持续的 IT 和业务变革的关键因素。
距卓有成效的人工智能仅几步之遥
如果无法 访问广泛的数据集，人工智能则只具备有限的知识，只能执 行特定任务，生成洞察的规模和速度都无法满足企业高管的要求。为了让愿景与战略执行保持一致，就必须清楚地认识人工智 能和智能自动化的终极状态。尽管人工智能可带来显著的效 益，但它并不会直接实现业务成果。
相反，它是帮助企业高效而智能地实现目标的助推器 — 数字化组织可以实时为客户服务，快速满足其需求，帮助预测业务环境的变化，从而在市场中保持领先地位。人才、智能软件、流程和基础架构融合为一个整体，可以实现一系列统一的业务成果，因此必能让客户满意。最终，只有具备 强大数据管理能力的企业才能最有效地优化人工智能。以无 数种形式存在的数据最终会训练并实现认知能力。（部分内容来源于网络如有侵权请联系删除）
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