关键外卖:
- 创造一个完整的AI策略 通过严格的计划来控制问题, 投资回报最大化, 并与公司程序保持一致. 人工智能的使用是有目的的.
- 网络安全和合规: 您必须从强大的安全策略开始，并遵循法律规则，以保护您的操作和数据.
- 有针对性的培训和开放的沟通 将使您的业务能够接受人工智能，并通过适应性支持新技术.
- 负责任的创新 伦理创新是否与正在进行的人工智能研究相结合，以提高成本降低和效率.
为什么实施人工智能战略方法很重要?
人工智能技术可以通过提高绩效来改变商业运营, 任务自动化, 产生新的见解. 而使用像微软Co-Pilot这样的解决方案可以帮助整个公司根据可靠的数据做出决策, 获得这些结果需要的不仅仅是工具获取.
没有计划好的策略, 这些技术的应用可能会导致意想不到的障碍，包括安全漏洞, 合规问题, 以及效率低下的可能性.
策略性人工智能的应用
你的公司必须采取一个考虑到人工智能能力的计划. 其中包括工具与现有系统的集成, 确保工作人员准备接受新技术, 为实施人工智能制定明确的发展目标, 并将这些技术与企业目标相匹配，以产生显著的收益.
此外, 你的公司应该通过积极寻求反馈并应用它来始终如一地创造人工智能解决方案，从而促进创新.
利用结构化人工智能策略的价值
A 全面的策略 提供清晰的路线图，使人工智能功能能够智能且安全地集成到企业流程中. 90天计划就是其中之一, 哪一种方法是你可以应用于公司的方法. 这个策略分为三个部分:前三十天, 从31日到60日, and the days sixty to ninety; it is then accompanied by a long-term plan spanning beyond the ninety-day period.
分阶段发布的90天AI集成框架的全面概述
前30天:建立基金会和人工智能政策
奠定基础
这个基本阶段是至关重要的，因为它保证了人工智能技术符合公司的目标和合规要求, 从而为二者的成功整合奠定了基础. 前三十天主要集中在提高对人工智能(AI)的认识上。, 创建规则, 以及评估公司内部的人工智能能力.
识别利益相关者和角色
您的组织将在此阶段确定重要的涉众和角色，以便参与的每个人都清楚地了解他们各自的职责以及部署人工智能的战略目标.
建立人工智能政策
在此阶段建立人工智能策略对于指定适合人工智能使用的工具和治理至关重要. 良好的政策沟通将帮助您向员工传授允许使用的人工智能工具.
进行快速评估
快速评估, 比如NIST人工智能风险管理框架, 可能建议查看当前的安全策略并确定可能更成功升级的区域.
制定标准和目标
这一阶段旨在为评估人工智能项目对业务的影响设定明确的标准. 这一阶段包括制定确定长期目标和临时行动的道路计划.
第31-60天:工具选择和人工智能治理
工具的选择
在基本元素被确定之后, 下一步是选择适合您业务需求和目标的合适人工智能解决方案. 确定像微软的副驾驶这样的解决方案是否符合公司的需求和所遵循的监管规范, 必须评估它们与Microsoft 365和Dynamics的兼容性.
创建人工智能治理委员会
在这个阶段, 应成立人工智能治理委员会，确保人工智能技术的战略使用以及道德和有效使用.
全面检讨及评估
这一次还包括针对适合特定业务设置的标准的广泛审查. 这些测试旨在确保所应用的每种工具都能满足预期的用途，而不会损害操作的完整性或安全性. 该程序涉及与相关方的互动，以获取知识并管理任何可能危及仪器集成和性能的问题.
用户帮助和培训计划
设计用户支持系统和培训课程，以最大限度地提高公司内部人工智能产品的可接受性和价值. 这确保了工作人员适应新的仪器，从而最大限度地发挥它们.
专家指导与结合效果
当将当前的数据和进程添加到Microsoft 365等系统中时, 人们应该考虑微软的Co-Pilot如何与它们互动. 专家可以通过提供关于Co-Pilot如何增加产出的想法来帮助这项研究, 特别是在数据分析和软件开发方面.
采用数据治理策略
此外，专家可能会确保副驾驶的安装符合公司规定 数据治理 标准和安全规则. 这种细心的整合帮助一个人在没有任何干扰的情况下经历转变, 因此，最大限度地减少对正在进行的操作的影响，并最大限度地提高各个领域的性能.
第61-90天:试点项目测试、评估和推出
培训和实际测试
第三阶段的主要重点是在实际环境中使用所选择的人工智能技术. 这些职责包括采购、使用新技术进行设置，以及对员工进行相关培训. 通过试点测试一个定制的AI用例, 公司甚至可以在更广泛的层面开始部署人工智能之前评估其有效性. 这让业务可以执行任何所需的增强.
实时影响和初始计算
在这个阶段，企业开始了解人工智能如何直接实时影响他们的运营. 除了对性能改进和在更广泛的部署情况下可能出现的问题提供初步评估之外, 试点项目有助于优化人工智能技术，以满足公司的需求.
获取输入并修改部署策略
在此阶段获得的意见有助于更改部署策略，以便在大规模实现开始之前完全优化工具. 做出明智的改变，保证人工智能集成的成功取决于这一阶段.
培养技能和信心
这一阶段通过习惯新技术，帮助团队变得自信和有足够的能力在整个公司内顺利采用新技术. 人工智能工具的良好过渡和有效应用取决于这种准备.
规划未来用例
遵循他们对第一个用例的定义, 人工智能委员会将开始规划人工智能的未来用例. 通过与公司的长期目标相匹配, 这种预先规划保证了进一步整合人工智能的深思熟虑的方法.
超过90天:扩展、迭代和长期战略
扩展成功的AI解决方案
公司应该在第一个90天的期限后扩展有效的人工智能解决方案. 这一阶段需要增加人工智能技术在整个公司的应用，并保证它们的适当整合.
人工智能方法的持续评估
即使超过90天，人工智能计划也需要不断审查. 确保安全合规的AI集成, 这包括长期的远景规划，也许还有一个彻底的NIST人工智能风险管理框架评估.
可伸缩性和持续评估
一个包罗万象的人工智能系统需要可扩展性和持续评估. Integration of artificial intelligence is not a one-time fix; it requires constant changes and improvements depending on changing corporate requirements and technology developments.
反馈循环和定期绩效评估
这一过程包括定期的绩效评估和涉及有关各方的反馈循环. 这保证了人工智能技术保持高效并补充战略目标.
人工智能能力的迭代增强
如果想要保持技术创新的领先地位，人工智能能力的迭代开发至关重要. 这需要在技术发展和评论的基础上增加新的想法和改进.
安全和风险管理在人工智能实施中至关重要
纳入风险管理
在将你的AI框架付诸行动的过程中， 风险管理 从一开始就应该是计划的重要组成部分. 这些组件的集成带来了新的安全问题. 检测和减轻潜在的安全问题, 同时遵守行业规范和法律, 通过持续监测人工智能的部署，为这些挑战提供积极的解决方案是很重要的.
嵌入安全标准
必须将安全标准直接纳入人工智能的部署中, 从而 嵌入的保障措施 防止不必要的访问和数据泄露. 定期进行安全评估和更新，以确保人工智能系统随着时间的推移保持安全. 这将使你们能够对新出现的危害作出反应.
利用NIST人工智能风险管理框架
通过NIST AI风险管理框架，可以全面地检查和管理人工智能相关的危险。该框架有助于确保人工智能系统保持其出色的可靠性和安全性.
关注道德问题和网络需求
您需要在此过程之前、过程中和之后权衡安全性考虑因素. 这是因为人工智能系统可能会被黑客入侵, 被恶意利用, 或者产生社会问题. 有几种策略可以确保私有数据的安全，并保证人工智能技术的正确应用. 强大的安全策略, 频繁的风险分析, 而清晰的治理结构管理就是其中之一.
采取行动:在专家指导下确保和优化您的人工智能实施
在公司中使用战略框架将使您能够充分利用人工智能来推动企业成功. 这一战略将提高组织能力，并有助于创造一种足够灵活的文化，以适应不断发展的技术. 与顾问密切合作，提供持续的风险管理知识和支持，以确保您的人工智能安装符合要求, 安全, 并不断改进以适应不断变化的公司需求.
使用一个彻底的计划来最大化你的投资，并在整个公司建立一个有效的人工智能集成的基准. 通过从头开始安全性，并将风险管理策略和治理结构纳入整个计划, 一个人可以避免错误.
成功取决于打下坚实的基础. 一个完整的解决方案，既能保证企业应用人工智能技术，又能控制相关风险，最大限度地发挥人工智能的变革力量.
如果你的组织能从全面的人工智能战略中受益， 联系LBMC的咨询和商业智能团队.
提供的内容 乔恩·希尔顿，股东，业务领导，咨询和商业智能. 他在人工智能战略和商业咨询方面拥有超过20年的经验. Jon已经帮助许多组织成功地集成了先进的技术来推动增长和效率.
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