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人工智能是数字化颠覆的核心；到 2019 年底，40% 的数字化转型计划将使用人工智能服务，人工智能将成为推动数字化转型的技术。到 2021 年，75% 的商业应用将使用人工智能；到 2022 年，75% 的 IT 运营将由人工智能支持；到 2024 年， 人工智能支持的界面将取代 当今30% 的基于屏幕的应用程序；到 2024 年， 基于人工智能的自动化将增长 7%， 推动新一波业务流程。

以下是在组织中运用 AI 取得成功的 13 种方法：

人工智能将帮助改善当前和未来的业务：提高 巴拿马电话号码库 竞争力、改善客户参与度、加速创新、提高利润率和员工生产力。
将人工智能与您的企业战略相结合。
数据是并且将是可持续竞争优势的基础。
人工智能的成功需要多种关键要素共同实现：数据、人才组合、领域知识、关键决策、外部合作伙伴关系和可扩展基础设施。
人工智能很难。坚持不懈和持之以恒将会成功。
大多数人都专注于机器学习，线性或逻辑回归是常用的数据科学方法。
始终从业务目标开始；探索并微调您的 AI 计划以实现该目标。



争取自上而下地认可你的人工智能战略。
不要陷入等待完美或分析/瘫痪的状态，例如，不要在实验之前就追求完美的数据质量。从实验中学习并努力不断改进。

同样，不要陷入等待“信息架构”或所有治理到位的状态，然后才开始实验或在一个或两个用例上取得成功的状态。
首先关注那些唾手可得的成果——那些你从未找到解决方案的领域。例如，利用人工智能的力量从非结构化内容（CRM 系统中捕获的文本）中提取见解，将其与 ERP 系统链接，并启用应收账款以解决付款停滞问题。
珍惜您的数据；探索通过将数据与外部数据源配对来增加数据价值的方法。
建立卓越中心，确保数据科学家、数据工程师、数据架构师和价值链中所有相关的数据管理员都遵循相同的业务目标和指标。一些组织可能有一个中央数据科学团队，而一些组织可能将 AI 人才分散到 LOB 团队中，并配备一些核心专家。
确保 IT 部门以及业务和合规职能部门共同执行持续的企业数据治理实践。