为什么数据驱动型企业在AI方面更加成功

数据驱动型公司敏锐地意识到，获取数据是生成性和预测性人工智能的关键。事实上，致力于数据驱动模式的企业更有可能遵循战略、数据、模型、工具、技术和人才方面的最佳实践。与那些保持孤立数据模型的同行相比，这些做法有助于数据驱动型公司在人工智能方面取得成功。事实上，数据驱动型公司的表现始终优于同行，尤其是在最大限度地发挥人工智能（AI）的潜力方面。

通过数据驱动的方法实现人工智能的成功

人工智能在简化流程和降低成本方面的潜力尤其诱人。在使用人工智能提高生产力的 27% 的企业中，90% 的企业表示其生产力水平高于未使用人工智能的企业。在人工智能投资中获得最高回报率的企业往往会遵循围绕技术和数据的最佳实践，并围绕员工获得使用人工智能提高效率的技能来发展工作文化。

当研究表明50%的顶尖人工智能执行者对人工智能有明确的战略和愿景，与此同时，只有20%的表现不佳者拥有这一能力。

但是，当您的所有数据都已整合并可访问时，制定明确的人工智能战略可能会更加容易–但大多数组织的情况并非如此。整合不同数据的困难仍然是最大限度发挥人工智能潜力的障碍。半数以上的人工智能执行者和只有 12% 的其他企业能够根据需要将数据整合到人工智能模型中。此外，数字化转型的麻烦似乎还在于整合数据和系统的能力，80% 的企业表示整合阻碍了他们继续进行数字化转型的努力。

成功利用人工智能的企业提供了很好的见解，让我们了解其他企业可以如何发展自己的方法，开始从人工智能工作中获得更多收益。

人工智能领域的佼佼者会积极授权所有部门的员工为人工智能开发做出贡献。这意味着，IT 团队已经建立了必要的系统、强大的数据结构和工具，以促进低代码和无代码人工智能的实施。

在这种快速发展的形势下，落后会带来严重后果，可能使企业平均损失 950 万美元，比上一年增加约 300 万美元。

尽管技术进步日新月异，但在过去五年中，高绩效团队的构成却变化甚微，这表明整合障碍在适应和使用新技术的能力方面发挥着重要作用。

这些数据充分说明了企业领导者对人工智能的看法：虽然在许多职能上更多地依赖人工智能可能是一个目标，但真正实施人工智能似乎还没有经过充分审核。

并非所有数据都是生而平等的

在人工智能中，输出生成取决于提供给系统的数据以及概述人工智能要执行的任务的明确指令。优化人工智能输出需要以它可以理解的方式对数据进行结构化和标记。

这种情况类似于在邮件中收到一件拆卸的家具以及组装说明。无论说明书的质量如何，我们都假定读者知道如何使用基本的必要工具，并且能够理解所写的说明书。

但是，如果读者不会使用工具（分散的数据）或说明（未清理的数据），他们就很可能无法完成一个过程，最终得到构造精良的家具。你可以在自己的想象力范围内尽全力打造家具。不过，与那些了解如何使用工具并能以他们理解的语言接收指令的人相比，你要花费更长的时间才能获得预期的结果。

这种困境类似于没有适当数据整合的人工智能系统的设置。人工智能就好比一个人面对一堆未组装的家具，却不知道如何组装。

在决定人工智能所能产生的输出质量方面，数据的核心作用显而易见。例如，企业在充分体验人工智能的优势之前，通常需要整合孤立的数据。由于固有的冗余、脱节和本体标记或排序差异，将不同的孤岛数据输入人工智能程序可能会产生不理想的结果。就像仅仅依靠视觉线索来解读一门陌生语言的指令一样，从管理不善的数据中得出的人工智能输出结果很容易出现偏差、不准确或意外暴露敏感信息。

以数据为导向的公司已经将战略重点放在整合和协调其数据上，以收集详细的见解并提出以前无法想象的问题。这种基础方法有助于人工智能模型的无缝整合，使其有别于那些努力发掘数据实际潜力的同行。要想实现最佳的人工智能输出，就必须对数据进行高精度的处理，以充分释放人工智能的潜力。

推动向数据驱动型企业转型

数据架构的挑战不在于其复杂性，而在于从概念化到实施的无缝过渡。对于希望实现数据架构现代化的企业来说，设计和执行全面重新设计蓝图的传统方法往往就像试图在一天之内建造整座城市。

虽然拥有雄厚资金的顶级人工智能企业可以应对这一挑战，但相关的成本和时间投入通常令大多数企业望而却步。

解决之道在于摆脱传统系统思维的束缚，采用一种利用现有信息的流程，以促进整个组织的渐进式变革。

首先，没有必要从零开始。以可靠性、速度和灵活性为特点的成熟集成架构已经存在。这个参考数据架构就是一个显著的例子，它是一个在不同行业实施的成熟解决方案，显著缩短了产品上市时间，降低了与人工智能相关的成本。

降低集成复杂性的务实策略包括一次只开发一个产品或人工智能用例。这一过程并不要求全天候访问组织的数据；它可以从特定项目所必需的数据开始，逐步扩展到更广泛的组织集成。这种方法既能提高效率，又能最大限度地减少仍在坚持传统技术观点的业务领导者的阻力。

最后，对于如何利用集成和数据行业在过去几十年中取得的成就，我们还没有足够的论述。一旦您开始形成一个数据架构，将您的业务转变为更加数据驱动的业务，许多工具、数据源和其他技术都可以加快向更加机器化的运营转变。

这种整体方法可确保实现现代化的数据架构，并为数据驱动型企业奠定一个强大的、为未来做好准备的基础。

利用市场解决方案加速企业转型

简化释放企业数据的流程将加快转型和采用创收型人工智能的速度。与行业领导者合作可降低与重新创建数据架构相关的复杂性，优化集成流程，并转向能够有效实施人工智能以实现可持续增长的数据驱动型框架。

企业面临的一个普遍挑战是应用程序和数据孤岛的分散性。考虑一个面向客户的应用场景，客户在下单后才发现送货时少了一件商品。传统的订餐应用程序缺乏问题分流功能，需要客户与餐厅直接联系才能解决问题。

通过使用 API 主导的连接无缝统一孤立的数据，订餐应用程序可以与客户互动，并从餐厅的客户关系管理、订单管理、支付和物流平台获取信息。这种整合有助于在应用程序内实时解决问题，而无需拨打繁琐的电话或增加人手。

原文链接：Why Data-Driven Companies Have More Success With AI