如今，越來越多的企業開始啟動人工智能項目，但有些項目并沒有取得成功。在開始實施第一個人工智能項目之前，企業需要了解一些關鍵問題。

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根據調研機構Gartner公司的調查，企業實施人工智能項目有望在今年翻一番，到2020年底，將有40%的公司部署人工智能項目。這樣的統計數據會給其他公司的首席信息官帶來壓力，因為他們的企業高層想知道為什么沒有在這個領域進行創新的原因。

圍繞人工智能的所有宣傳和炒作背后都隱藏著一個殘酷的事實。麻省理工學院斯隆商學院和波士頓咨詢公司合作開展的一項研究發現，65%的公司認為他們的人工智能項目沒有價值。在許多項目無法實現價值的情況下，那么如何才能為企業的業務帶來成功?以下是企業在其啟動第一個人工智能項目之前需要問的四個關鍵問題。

1.人工智能在哪里可以提供快速勝利?

人們每天都在聽到人工智能將如何改變業務。雖然可以改變，但這不應該是企業實施第一個人工智能項目的目標。取而代之的是，實施一個可以帶來快速成功的小規模項目，而成功孕育自信，能讓企業走上持續成功的道路。

在第一個人工智能項目中，企業希望通過獲取知識并展示人工智能對其業務產生的影響，可以選擇在企業高層具有可見性的項目。找到與現有業務流程緊密匹配的內容，以便可以感受到影響。在成功交付項目之后，需要找到激勵每個成功者的方法。如果希望人工智能在整個組織中都具有感染力，部門主管應該關心人工智能技術如何帶來有意義的變化。

2.數據是什么樣的?

人工智能和機器學習的成功取決于大量數據。企業需要分析數據存儲，以查看哪些限制可能會阻礙項目實施。收集的數據很少嗎?需要更多地進行清理嗎?如果花費數年的時間來充分編譯足夠的數據，則該項目不可行。如果收集的數據十分雜亂，則必須確定數據科學家需要付出什么努力進行清理。

無論如何，不存在完美的數據，但也不能因此而退縮。不要因為另一個數據集更完整，就選擇一個影響較小的項目。發現階段是進入并探索擁有的完美時機。企業需要花費一些時間對數據進行建模，以確定是否可以用更少的資源講述故事。

3.人工智能項目正在創造價值嗎?

在決定實施一個項目時，增加價值應該始終是企業的重點。這可能是削減成本、增加收入來源或簡化業務流程。那么哪里有效率低下的流程?在哪里能做出更好的決定?價值主張應該始終由數據支持，而不是憑直覺。企業需要向高層管理人員展示為什么要實施這項計劃，以及期望從中獲得什么。

當人們看到潛在的人工智能項目時，希望確定任務，而不是大規模的修改。最理想的方法是選擇重復性強、規則定義明確、容易出現人為錯誤并帶有支持它們的數據的流程。企業需要圍繞這些過程構建邏輯，以便減少灰色區域的空間。

4.知道成功的定義是什么?

交付成功項目的困難并非人工智能獨有。這個問題困擾著很多項目團隊，其原因有很多。它通常可以歸結為一些不切實際的時間表、超出預算、范圍擴張，以及沒有正確的專業知識來正確執行的組合。而項目的規劃是關鍵。

企業需要破除孤島效應。人工智能工程師和數據科學家需要與業務分析師和最終用戶攜手合作，以了解問題所在，并發現成功的結果是什么樣的。團隊主管不僅需要融入跨學科團隊，而且還可以用簡單的語言談論人工智能解決方案，這樣關鍵的利益相關者將清楚地了解人工智能將產生什么樣的影響，以及它不會產生什么樣的影響。

另外，企業不要以為采用自己的方式就能獲得成功，還需要與值得信賴的合作伙伴進行合作，獲得必要的人工智能專業知識，并解決在最初的項目中遇到的技術障礙。

根據麥肯錫公司的調查，到2030年，人工智能將為全球GDP帶來13萬億美元的增長。而根據普華永道的一項研究，72%的高管認為人工智能將是未來的業務優勢。這不是企業是否要實施人工智能的問題，而是何時實施的問題。通過思考這些關鍵問題，可以成為那些難得的成功案例之一。 這項成功將幫助企業建立一種文化，使人工智能能夠蓬勃發展并改善業務。