推动ai?如何管理AI投资获得一个好的投资回报率?

它几乎是2018年底,到处都是你看起来有着人工智能(AI)的消息,彻底改变了不同的行业,无论是通过治愈致命的疾病或更换手工劳动。但这并不是所有的炒作。

越来越多的AI启动采集就是没有卓越的,而且谷歌,亚马逊,Facebook和Apple等企业巨头正在花费数百万美元的AI研发。这是有道理的,这些重击球手位于变化的最前沿。但他们并不是唯一一个赢得盈利的人,从AI增加并增加他们的投资回报率。

其他公司也可以利用AI创新的力量,但它并不简单。 AI研究和提供实际切实业务结果之间存在差距。但是,合适的AI策略可以帮助组织设置最便宜,最有效的利用机器学习和AI的方法,并获得ROI福利。

 

跨越客户旅行的优化路径

您的AI预算每年可能从不到一百万到超过1亿美元;在这两种情况下,目标是使表现和结果更具可预测的。您的组织的输出享有很多可见性,员工指望决策者负责和交付。但是,为了实现目标,必须在整个客户旅程中经常频繁地进行智能决策。

在AI前环境中的无限数据规模禁止我们看到机会并对他们作用,但如果结果必须预测,我们的洞察力也必须是可预测的。和ai,它将是。从数十亿的数据中,必须创建洞察力,并且AI机器人可以识别什么影响性能。与此同时,他们让我们了解为什么它发生的原因以及可以做些什么来防止它。公司展示了这些选择,将交换机翻转到“始终开启”优化。

 

培训是关键

要从AI绘制价值,您的组织必须以新技能培训员工,并创建一个全面的计划,以展示这些技术的投资方式如何生产投资回报率或满足某些业务目标。虽然将AI集成到现有的业务模式的过程遭遇没有单尺寸适合的解决方案的战略问题,但组织可以迅速分配专门的团队来推销这些举措,提取关键学习,并优化同样的优化,以提供最佳价值和影响。 II不能只添加到您业务的现有产品路线图中;团队必须从一开始就一起工作,否则,它将导致昂贵的技术投资,这些投资减少进入利润而不是建立投资回报率。

组织可以通过建立彻底,战略性的目标并将执行执行到数据和技术专业人员来赢得AI。当您将AI部署的责任分配给具有组织支持和战略业务目标的经验丰富的数据行政和武装人员时,您的业务被执行和定义这些举措所需的人才,心态和工具赋权。

 

有效地组织数据

感谢AI,业务现在可以访问自组织数据,以模仿业务的思考方式。一家希望措施和监控其目标或对比表演的公司将需要来自众多来源的数据,以按产品,区域或团队排队。您应该能够从每个ROI,忠诚性KPI或增长的最上层钻取到下面的水平。您必须能够为每个广告系列,频道,观众,客户群和程序执行此操作。

 

培养你组织中的合适人士

由于每个业务的目标都不同于AI部署,因此难以外包举措。但是你必须通过当前的团队到任务。他们熟悉您的业务的INS和推出,并拥有愿景和经验,以了解您来自哪里以及您必须去的地方。虽然这些系统的复杂性表明您必须聘请专门的AI专家在正确的方向上移动公司并填补知识中的差距。因此,现在是企业思考获取和保留所需的人才,从AI成功获得ROI所需的人才。

虽然AI专业人士的数量有限,但对他们的技能有激烈的需求,招聘顶级人才必须是一个优先事项,并重点是建立一种文化,使他们成为一个留下的理由。但与此同时,你不应该忘记这样的倡议是一个需要新的血液和经验的人的团队运动。因此,您应该投资维护您现有的人才库,以便您可以在没有任何麻烦的情况下设置,实施和增强您的AI计划。

 

集中公司数据在整个不同的触摸点

行业专业人士现在可以获得数千个解决方案。 AI可以通过为更全面的商业视图,报告,多个系统和仪表板提供一个平台的客户触点的全景来帮助企业。智能AI能够将您的业务迁移到统一智能世界,组织将其选择数据添加到图片中。在单个位置中拥有每个数据,形成旨在快速,有效地将各个团队合并到一个凝聚力单元中的初始步骤,并保持团队的技能集。

 

 找到合适的合作伙伴

AI. 与不同的应用程序转换行业景观,但有先进的计算机网络,仍然发现难以在分析能力和背景等领域保持平均人类的能力。对于这些系统来说,他们需要高级预测分析,能够快速了解​​大数据量。此外,您必须找到可扩展和灵活的端到端数据和分析伙伴 - 可以挖掘过去的人,并查看未来。仔细接受您的选择,因为您将来必须依赖该公司的专业知识。

 

直到几年前,利用AI的力量是策略,然后只有商界领袖,而其他人认为这是一个未来主义的想法。他们采取了“等待并查看”计划,但这不再可行。由于AI在跨利赛和界限中发展,公司需要在自己的AI产品中投资并适当地管理它们以使所需的投资回报率达到弥补。