ROI:在公司中实施AI并产生实际结果的c级建议

能(AI)的采用被指出是寻求创新和优化其运营的公司的分水岭,近年来其使用量大幅增长,2024年全球公司有72%采用该技术,而2023年为55%,根据麦肯锡“2024年初AI的状态”。 

“我看到非常注重了解如何在业务中影响人工智能并衡量投资回报率 (ROI)”, Alura For Business 总经理 Tavane Gurdos 评论道。 “成功不仅仅是采用人工智能,主要是确定可以产生切实影响的领域。你无法一次性解决所有挑战,你需要进行战略评估,以便结果显着并带来效率、规模和定制收益“,他评论道。

AI潜能最大化的路径,根据不同板块的领导者的认知,需要规划、专注和持续学习的文化,下面找出成功C级在业务中应用AI的秘密和关键建议:

塔瓦内·古尔多斯、总经理 阿鲁拉商业

“对于那些希望在公司成功应用人工智能的人来说,必须准确了解人工智能可以在哪些方面为业务增加价值,避免押注于非战略性的项目,以及确定具有更大潜在影响的领域,例如个性化体验或关键流程自动化。采用实验心态,具有学习周期、测试和调整,同样至关重要,以及投资团队培训以确保技术的有效使用。只有有人准备使用人工智能,人工智能才会成为强大的盟友。投资团队的发展与投资技术本身一样重要。仅仅实施人工智能是不够的;有必要教如何从中提取最大值,Tavane 强调。

朱莉娅·布拉吉耶里的、全球B2B业务发展高级总监 诺特公司

“采用AI不再是可选的”我们正处于一场与2000年代互联网出现相当的技术革命之中,但有一个区别:AI的演变呈指数级发生,公司推迟这一旅程的时间越长,与已经进步的人相比,竞争差距就越大。如果你正在开始,我建议从小项目和可扩展的工具开始。除了采用特定的工具外,重要的是要培育一个日复一日地整合AI的环境,并以“AI优先”的心态促进组织文化,这意味着鼓励实验、持续学习和战略性地使用数据。

马塞洛·米林联合创始人兼首席执行官 索菲亚 在巴西

“目前,采用人工智能的主要挑战包括缺乏结构化数据、内在的变革阻力以及与遗留系统的集成。为了克服这些挑战,必须投资于数据标准化,采用展示快速成果的试点项目并建立数据驱动的文化,并拥有训练有素、敬业的团队。此外,重要的是要关注战略用例,例如降低成本和改善客户体验,以及建立合作伙伴关系和规划可扩展性。忽略数据准备或专注于技术而不解决明显的问题是非常常见的错误。 Mearim 表示,人工智能必须战略性地使用并不断修订。

胡里奥·维亚纳的房地产市场专家兼首席执行官 广场“人工智能的采用仍然面临障碍,主要是因为需要克服技术接受曲线,但通过对其好处的清晰沟通和各级领导层的承诺来克服这一问题。AI 应被视为需要初始培训以与公司流程相结合的新员工,确保三到六个月的结果更加一致。理想的情况是从特定领域开始,评估影响并逐步扩大,重点关注整体积极回报,即使面对初步调整和学习。这种战略方法是技术长期价值最大化的原因。