组织可以使用人工智能来发展他们的业务，只要他们让每个人都参与其中。投资人工智能可以帮助企业发展，同时创造企业价值。在本文中，五位专家就企业如何使用AI改进其业务和产品提供了建议。
企业价值
“部署人工智能的企业可以通过更有针对性和相关性的客户参与、更快速的业务运营可扩展性和更高的生产力来预期销售增长，”使用人工智能的实践方面的专家和经验丰富的商业顾问约翰迈克尔斯说。他还是早期人工智能公司的活跃天使投资人和董事会顾问。
他提供了使用AI发展业务和创造企业价值的三个基本技巧。
1.AI从你的数据中学习
在开始大规模使用AI之前，重要的是要认识到AI与其他算法系统之间的根本区别。AI从用户数据中学习，因此其性能会随着时间的推移而提高。这意味着数据集必须可靠，并且企业必须投资于展示和传达其道德操作实践，以确保其算法中没有偏见的可辩护性。
2.入门
在对人工智能进行任何重大投资之前，组织应该清楚可能的艺术以及有哪些可用数据;这可能最好由来自面向客户的业务部门的两三个人以及对组织数据资产有全面了解的人来完成。
3.投资重点
投资优先事项应确定首先进行哪些人工智能项目。具有高增长潜力的组织可能最适合提高客户获取率和/或交叉销售/追加销售机会的项目。在更成熟的公司中，客户可能更容易被锁定，因此，可能会提高生产力、降低运营成本、扩大规模并加快新产品和服务的市场准备。
人工智能如何影响和转变业务IT运营
在本文中，四位专家讨论了AI如何不仅可以用于影响业务IT运营，还可以改变业务IT运营。在这里阅读
新产品和服务
PardoeVentures的创始人兼董事总经理AndyPardoe教授解释说，人工智能可以生产新产品和服务。该技术不仅仅是提高运营效率和更好的客户服务的工具。
他说：“使用人工智能来简单地增强现有流程和程序、提高效率和运营质量是一种自然趋势。虽然这将增加一些底线，但这是一种潜在好处有限的方法。相反，首席执行官、首席信息官和首席技术官应该寻求探索新产品和服务，而这些新产品和服务只有通过人工智能能力的大量应用才有可能实现。由于新服务从一开始就内置了自动化水平和效率，这些新机会将增强当前的产品，并将提供大规模增长的潜力。”
人工智能在商业中的使用正在增长
根据CCSInsight企业研究高级副总裁NickMcQuire的说法，大多数组织都计划在未来12个月内增加其IT投资，以推动转型和提高弹性。
但最重要的是，他认为组织正在寻求发展，CCSInsight调查的公司中，超过60%现在计划增加对人工智能的投资，将其作为实现这一目标的关键领域。
“我们看到三个最突出的领域正在帮助企业在这种困难的环境中成长。最重要的是，这些环境在大流行期间都加速了。首先是在客户体验方面，人工智能被用于虚拟座席等领域以缩短等待时间，并在联络中心转型中帮助现在远程工作的联络中心人员处理更高价值的客户查询，”McQuire说。
他继续说道：“第二个领域是个性化。人工智能正被用于电子商务以改善购买体验以及更准确地改善需求预测。在某些情况下，我们看到人工智能在购买体验中得到有效利用时，可以将转化率提高多达20%。
“第三，我们还看到人工智能用于欺诈检测，帮助公司，特别是金融公司，改善客户体验并节省欺诈交易的资金。”
人工智能是现代劳动力的一部分
与McQuire一样，Appian产品战略副总裁兼副CTOMalcomRoss明白Covid-19表明，每个组织都需要一个快速变化和不断适应的计划。
“大流行几乎扰乱了从研发到供应链、交付和客户服务的所有主要业务流程。人工智能可以在将那些破碎的流程重新创建为智能流程方面发挥重要作用，这些流程可以帮助组织在未来做出更好的决策，”他说。
但是，就其本身而言，人工智能不会影响业务成果。相反，罗斯将人工智能称为现代劳动力的一员，与软件机器人和人类并列。“为了获得最大的业务成果价值，所有现代员工——人和机器——必须在一个工作流程中无缝协调。这就是更好的决策如何转化为更快、更好的行动，”他建议道。带领所有人踏上AI之旅
Alteryx欧洲、中东和非洲地区副总裁AlanGibson补充说：“未来五年内将从人工智能中受益最大的企业将不仅投资于装备整个员工队伍的正确技术，而且还投资于一种文化，使所有员工能够交付变革——不仅仅是数据科学家和分析师。”
这是关于让每个人都踏上人工智能之旅——“增长意味着简化和自动化流程，为此，企业领导者需要考虑如何让所有员工都能使用新兴技术。一个易于使用的自动化数据分析平台将被证明是未来十年最有价值的，更不用说经济上的智能了，”他继续说道。
以流行的健身品牌Gymshark为例，Gibson解释说，它使用自动分析平台来快速准确地确定哪些类别表现良好(哪些类别表现不佳)。该平台使公司能够调整产品报价、定制营销方法，并最终在经济不确定时期保持敏捷和盈利。
然而，并非所有企业都处于这个阶段，许多企业都在努力拥抱人工智能。
根据吉布森的说法，“我们目前面临的全面障碍是人和技术的交集。克服障碍的关键在于解决技能差距，并通过引入直观、易于采用且能够与现有劳动力同步的平台，使员工能够解决复杂的数据科学问题。人们普遍认为，数据可以增加价值，但前提是日常员工能够挑选出相关的、可操作的见解来为整个组织的企业提供信息。”
