近年來，人工智慧（AI）一直是商界討論最多的話題之一。我們聽到的大部分內容都圍繞著它改變公司和行業的巨大潛力。但是，儘管圍繞這個主題的熱情很高，但許多公司仍然停留在「炒作」階段，不知道如何從理論理解轉向實際實施。
在本文中，我們將探討企業如何超越炒作，採取切實可行的方法將人工智慧整合到其營運中，從而真正帶來有意義的結果。我們將介紹在您的業務中應用人工智慧所需的步驟、真正的好處、需要克服的挑戰以及已經收穫這項轉型成果的公司的例子。
1. 人工智慧炒作
人工智慧的承諾
近年來，人工智慧技術的出現引發了醫療保健、行銷、物流和金融等領域的興奮。可能性是廣泛的：學習機器、複雜流程的自動化、基於大數據的預測、產品和服務的個人化等等。
共同承諾的範例：
•客戶服務流程完全自動化－人工智慧將取代大部分人工服務，進而降低成本。
•極為精確的銷售預測－公司將使用人工智慧以 加拿大電話行銷名單 前所未有的準確性預測購買行為。
•超個人化行銷－人工智慧將有助於基於深入的行為理解來細分和個人化行銷活動。
實際情況
然而，大多數公司仍難以從概念轉向執行。許多工具承諾很多，但在可衡量的結果方面卻收效甚微。此外，如何在不需要大量投資或中斷的情況下將人工智慧整合到日常營運中尚不明確。
2. 理解差距：為什麼「如何」如此困難？
缺乏技術知識
企業實施人工智慧的最大障礙之一是缺乏技術知識。許多組織沒有經過訓練的專業人員或深入了解人工智慧技術的合作夥伴。結果，他們最終採用了「現成的」解決方案，而這些解決方案往往無法很好地滿足他們的特定需求。
不切實際的期望
另一個大問題是，許多公司對人工智慧抱有不切實際的期望。他們期望人工智慧能夠快速、自動地解決所有問題，但現實是人工智慧需要仔細規劃和實施才能帶來成果。它通常依賴大量的高品質數據和持續的調整。
成本和基礎設施
除了需要技術知識之外，人工智慧的實施成本也很高。強大的工具需要對基礎設施進行投資，例如伺服器和雲端儲存解決方案。較小的公司可能會將這些要求視為難以克服的障礙，使他們陷入「炒作」階段而無法進入執行階段。
3. 從炒作到如何：如何將人工智慧融入商業？
現在我們了解了主要障礙，讓我們探討一些實用方法，幫助企業從「炒作」轉向「如何使用人工智慧」。
3.1.定義具體問題
實際使用人工智慧的第一步是確定人工智慧可以帶來真正價值的明確領域。不要試圖將人工智慧用於所有事情，而是專注於具體的、可衡量的問題。人工智慧在應用於重複性任務、複雜數據分析和大規模個人化時特別有效。
實際例子包括：
•內部流程自動化：透過在發票處理或物流等領域應用人工智慧，可以減少營運任務的時間和成本。
•透過智慧聊天機器人提供客戶服務：對於客戶互動量較大的公司，人工智慧可以透過更複雜的聊天機器人來改善服務，聊天機器人了解客戶需求並提供快速解決方案。
•即時數據分析：人工智慧可以幫助企業監控市場趨勢和客戶行為，並幫助做出更快、更果斷的決策。
3.2.將數據作為您最大的資產
人工智慧依賴大量高品質數據。為了讓人工智慧發揮作用，您的公司需要投資於收集、儲存和清理資料。確保資訊準確、最新且結構化對於任何人工智慧專案的成功至關重要。
3.3.採取迭代方法
許多公司試圖一次大規模實施人工智慧，這可能是個錯誤。關鍵是從小事做起，進行試點計畫。在較小的領域測試人工智慧，從錯誤中學習，並根據結果進行擴展。這種方法可讓您在投入大量資源之前微調工具並實施改進。
3.4.選擇正確的工具
人工智慧工具市場廣闊且不斷擴大。為了避免迷失在眾多選擇中，研究和選擇滿足您業務特定需求的工具非常重要。一些流行的解決方案包括：
•機器學習平台，例如Google AI 和Amazon SageMaker，支援自訂模型的開發。
•行銷自動化工具，如 HubSpot 和 Salesforce，整合了人工智慧以進行受眾細分和行銷活動個人化。
• DataRobot 和RapidMiner 等預測分析工具可以根據大量資料預測客戶趨勢和行為。