“人工智能”一词最早由詹姆斯·麦卡锡于1955年提出。在不到70年的时间里，人工智能已经从一个科学概念变成了现实。 

让人工智能存在 

人工智能不可否认的变革潜力正在造成数万亿美元的经济影响。  

事实上，人工智能将贡献 每年15.7万亿美元 到2030年，这一数字将超过目前中国和印度经济产出的总和。  

老实说，考虑到目前人工智能的采用速度和 投入数十亿美元 投入尖端研究，15 万亿美元的数字看起来充其量是保守的。 

万亿美元的游戏 

那么，面对数万亿美元的利益，企业如何利用人工智能？本能的反应是投资自己的人工智能计划，这也是企业在 ChatGPT 之后开始做的事情。事实上， 德勤 2024 年“GenAI 现状”研究 发现大多数（67％）公司正在计划或已经加大对人工智能的投资。  

既然数十亿美元被投入到人工智能研究，一切都很顺利，对吧？显然，公司必须看到投资回报（或至少是投资回报的前景），才能继续投资，并增加投资。  

对于大多数公司来说，情况确实如此，但到 2024 年 XNUMX 月， Gartner公司 预测到 30 年底，约有 2025% 的人工智能项目将被放弃。他们列举了数据质量差、风险控制不足、成本不断上升或商业价值不明确等放弃的原因。  

换句话说，有数万亿美元可以赚到。各家公司正在加大对 AI 计划的投资。最后，并不是每个人都能在 AI 探索中取得成功。如果你相信 Gartner 的说法，失败率将达到 30%。话虽如此，公司如何确保他们的 AI 计划取得中等到巨大的成功？首先要制定具有强大数据基础的 AI 战略。 

智能文档处理 x GenAI：2024 年的关键学习内容

生成式人工智能 (GenAI) 正在颠覆行业并找到数百种用例，每年有数千亿美元投入到人工智能研究中。我们的报告深入探讨了 IDP 为何对希望在其工作流程中提高人工智能采用率的企业而言是一项值得的投资。

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一切都始于正确的 AI 战略 

IBM 定义 “人工智能战略”是组织应对实施人工智能、构建必要能力和确定其目标所涉及的挑战的指南和路线图。  

简而言之，人工智能计划应与更广泛的业务目标保持一致，以从人工智能中提取有意义的价值并最大化其影响，类似于 Google 地图路线规划 与用户需求相一致，提供最有效的路径。

但是有一个陷阱。 

正确的AI战略不仅仅关乎AI，还涉及在以下五个维度上以正确的组合掌握一组关键能力： data, AI, 组织策略, 文化和 天赋. 

这意味着您的 AI 战略不仅应包括云平台、数据平台、架构和治理等基础 AI 功能，还应涵盖高管层的支持、创新文化等，以实现 AI 的价值。

1.组织策略

要想让人工智能项目取得成功，它们需要做的不仅仅是项目。通过倡导人工智能作为 战略重点 对于由 领导层的全力支持，企业可以挽救陷入困境的人工智能计划。

当领导者将人工智能作为其组织战略的核心时，他们就会授权团队部署人工智能解决方案来解决问题、发现机会并超越同行。

2. 创新文化

组织内的创新文化是成功实施人工智能战略的重要前提。领导层应创造并 战略性地培育这种文化 并故意充当 学习和实验的工具 全面的。

对于组织内的人工智能领导者来说，目标应该是鼓励 端到端创新 通过启用结构和系统来帮助团队展示他们的创新实验并寻求建设性的反馈。

3. AI-Fluent 人才

人才是 AI 成功方程式中的关键部分，因为在人才方面投入大量资金的组织更有能力最大化其 AI 投资。投资人才并不一定意味着向外发展。相反，目标应该是 培养人工智能素养和能力 在整个劳动力队伍中。

例如，一个 Accenture 研究表明，78% 的 AI 成功公司都为高管和开发工程师开设了强制性 AI 培训课程。投资人才还可以让 扩大人工智能与人类协作 同时确保人工智能的采用不会被孤立而是渗透到整个组织。

4. AI核心

另一项关键能力是开发人工智能核心 工业化人工智能资源（工具和团队）。该核心应充当集中运营平台，利用组织的技术、数据和人才生态系统，使其能够实现 执行与实验之间的平衡.

简单来说，AI核心将帮助他们实现AI应用的产品化。当然，这将由 跨职能协作 数据科学家、机器学习和系统工程师以及领域专家。

5.数据基础

组织的数据能力与构建 AI 核心同样重要，甚至比构建 AI 核心更重要。建立更高的数据相关技能能力并提高跨领域团队的整体数据熟练程度对于成功的 AI 战略至关重要。

德勤 报告称，人工智能举措已经 75％的组织 增加对数据生命周期管理的技术投资。

这是因为成功的人工智能计划需要做出 充分利用内部和外部数据 同时确保 数据值得信赖 并制定了适当的使用、监控和安全政策。

事实上， Accenture 报告称，32% 的人工智能成功企业更有可能与 提供数据解决方案的合作伙伴 至 提取价值 有效、快速地从其数据中获取

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T-Minus AI：是时候构建成功的 AI 战略了

总而言之，制定成功的 AI 战略不仅仅关乎 AI。它还关乎构建和重建我们讨论过的五个维度的正确组合，以实现 AI 成熟度。

即使拥有正确的战略、文化和人才的公司，如果缺乏必要的数据基础，也会陷入困境。

确保您的数据适用于 AI 应该是您 AI 之旅的最重要的一步。 Astera 能够帮助实现这一点，得益于我们在人工智能和 数据管理.

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