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对于许多英国高管来说，人工智能投资已成为必要之举，而非创新实验。如今，董事会要求有可衡量影响的证据——无论是通过提高效率、增加收入还是降低运营风险。然而，正如领先解决方案公司的首席执行官皮特·史密斯所指出的，许多中小企业将人工智能视为探索性活动，而非结构化的商业战略。其结果是投资浪费和缺乏可证明的回报。
企业影响：有效实施人工智能的企业正专注于商业成果。它们不再进行孤立的试点，而是将举措与战略目标相结合——例如优化运营和提升客户体验。任何规模的组织领导者都可以通过将雄心壮志转化为可量化的指标，将人工智能从一种投机性技术转变为绩效提升工具。史密斯举例说，包括自动化常规分析以减少手动工作流程、应用预测分析进行库存优化或使用自然语言模型简化客户服务。他表示，这种影响是可衡量的：提高利润率、加快决策速度和增强业务弹性。
皮特·史密斯：实施与挑战。根据史密斯的领先解决方案公司，实施成功取决于优先事项。该过程始于利益相关者参与，以确定不同部门中人工智能的潜在用途。对每个想法都进行商业价值和实施准备度的评估；这些过程会产生潜在试点计划的候选名单。接下来是结构化价值评估，将成本效益分析与执行可行性和风险承受能力相结合。在任何试点开始之前，领导者应就定义成功的指标达成一致。这些可能包括跟踪关键绩效指标（成本降低、客户保留、生产力提升等）。一旦得到验证，人工智能的使用可以在离散的业务单元中谨慎地扩大规模。
战略启示：对于数据领导者和商业决策者来说，可衡量的投资回报率需要从实验性转变为运营责任性。史密斯认为，重点应放在三个原则上：将人工智能项目直接与预先商定的关键绩效指标挂钩的商业成果；尽早嵌入治理、风险控制和可解释性；建立基于数据质量、协作和基于证据的决策制定的人工智能文化。随着企业应对更严格的监管和不断上升的人工智能期望，成功不在于他们投资多少，而在于他们有效地量化和扩大积极成果的程度。从投机性雄心转变为可衡量的绩效是可信人工智能实施的标志。
（主要图片来源：“M4 AT Night”由 Paulio Geordio 授权使用 CC BY 2.0。）
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