瞭解 AI 策略

成功採用的 AI 不僅止於取得技術。這需要精心打造的 AI 策略，才能與企業目標一致、促進創新，並推動可衡量的成果。

讓我們來探索為何 AI 策略至關重要、應包括的元素，以及如何在建置期間克服挑戰。

為何 AI 策略對成功至關重要

啟動沒有明確策略的 AI 專案可能導致資源浪費、採用率低，以及錯失機會。AI 策略提供引導組織的規劃藍圖。這可協助企業領導者找出投資地點、排定方案優先順序，並將 AI 無縫整合至現有流程。

如果沒有這個戰略框架，企業就會冒著不間斷的努力、碎片化的數據和不一致的目標。這導致難以擴充 AI 方案或實現其完整潛能。或者，具備強大人工智慧策略的組織享有更好的專案成功率、提升營運效率及競爭優勢。

培養創新文化

蓬勃發展的 AI 策略始於促進創新文化。公司必須鼓勵實驗、容忍計算及資料支援的風險，並支援跨部門的團隊探索 AI 的可能性。此文化可促進創意、推動持續學習，並為 AI 採用創造動力。

領導者在這裡扮演著重要的角色。他們應促進透明度，認可 AI 進階使用者，並鼓勵部門間的開放式通訊管道。當創新融入公司的 DNA 時，AI 方案可超越試驗階段，演變成可擴充、具影響力的解決方案。

開發 AI 策略架構的八個步驟

若要建立成功的 AI 策略，組織需要結構化的架構，包括清楚的願景、可衡量的目標、治理以及明確定義的營運模式。此基礎若設定正確，則可協助確保團隊間的一致性和 AI 採用率。

透過遵循下列八個步驟，您將更準備好使用 AI 的完整潛能：

1. 決定 AI 願景和方法

企業領導者應先定義其 AI 願景：AI 將在組織內扮演的角色。無論目標是強化客戶體驗、自動化人工作業、改善決策或開發新產品，都有清楚的願景設定著共同目的的語調與協調利益關係人。

接下來，他們必須決定組織的 AI 方法。公司是否會建立內部功能、與外部供應商合作，或使用雲端式 AI 平台？此方法應依據可用資源、所需時間表和 AI 解決方案的複雜性來引導。具備人工智慧策略可讓企業預測商機和挑戰，而不僅是因應趨勢或問題。這種主動式方法可協助公司保持競爭對手的領先地位，並充分運用 AI 的長期成長潛力。

2. 設定 SMART 目標

對於組織而言，為 AI 方案設定 SMART (特定、可衡量、可達成、相關和限時) 的目標非常重要。領導者應該問：

• 應最佳化或自動化哪些流程？
• 哪些結果需要改善 (例如成本降低、營收成長或增強的客戶滿意度)？
• AI 對整體業務目標有何貢獻？

透過將 AI 專案與企業目標保持一致，組織可以確保其工作專注力、策略性，並提供有意義的價值。

3. 探索持續教育

學習 AI 時，課程和網路研討會十分珍貴。SAP 提供專注於 AI 的資源，協助企業識別使用案例、評估就緒度和瞭解潛在影響。查看免費的網路廣播、課程和認證機會。

4. 預估和預測投資報酬率

量化人工智慧的價值可能充滿挑戰，但必須證明投資。

預估投資報酬率包含瞭解完整生命週期成本 (例如開發、整合和維護)，並將成本計入預期效益。定價通常透過計費以單位為單位。例如，企業需要瞭解使用多少單位，才能準確估算成本並計算投資報酬率。建立準確的預測可告知預算分配，並得到主管和利益關係人的認同。

5.建立關鍵效能指標 (KPI)

與組織 AI 目標一致的 KPI 有助於進行持續衡量並修正課程。相關 KPI 可能包含：

• AI 模型的準確性和速度
• 處理時間減少
• 客戶滿意度分數
• 營運成本節省
• 可歸因於 AI 的收入增加

例如，KPI 可能是發票處理時間，而目標則可透過 AI 自動化將一年內的處理時間縮短 40%。透過追蹤這些指標，組織可評估 AI 專案是否符合期望，以及需要改善的地方。

6.定義 AI 技術和資料策略

強大的 AI 策略必須納入全方位的資料策略。AI 的效率有助於存取高品質的相關資料。這表示組織必須瞭解目前的資料架構、解決差距，並確保資料控管標準已就緒。

組織應該考慮：

• 內部和外部提供哪些資料來源？
• 如何收集、儲存和保護資料？
• 哪些技術支援資料整合和 AI 模型部署？

清楚說明技術堆疊和資料流程，支援可擴展的 AI 開發。

7. 建立 AI 管理

管理架構確保 AI 能夠負責且符合道德的發展。其可解決資料隱私、模型透明度、偏見減緩以及法規法規遵循等問題。

建立 AI 管理有助於與客戶、員工和監管機構建立信任。同時也保護組織免受與 AI 誤用或錯誤相關的聲譽和法律風險。

8.選擇作業模型和資源

組織的 AI 營運模型定義 AI 計劃執行和支援的方式。其中包含團隊結構、協同合作方法、資源分配和決策程序。

關鍵考量包括：

• 集中與分散式 AI 團隊
• 角色和責任 (包括 AI 策略師)
• 模型開發、部署和監控流程
• 為員工培訓及提升技能

有效的營運模式透過控制力平衡靈活度，以一致地提供 AI 價值。

AI 策略最佳實務

成功的 AI 策略不僅需要採用新技術，更需要深思熟慮且結構化的方法，以符合組織的整體願景和目標。若要從 AI 推動實際價值，企業必須著重於多個關鍵元件，以確保 AI 方案不僅創新，還須解決長期業務優先順序：

• 定義清楚的目標。清楚且一致的目標是任何 AI 策略的基礎。目標可協助團隊排列優先順序、分配資源和衡量成功。
• 評估 AI 策略師。此角色是技術團隊和業務領導人之間的橋樑。此人會將企業目標轉換為 AI 使用案例、管理利益關係人期望，並確保方案與更廣泛的策略一致。
• 建立合適的團隊。成功的 AI 團隊結合了各種技能，例如資料科學、工程、領域專業知識、項目管理和變革管理。正確的組合—企業可以吸引組織內現有團隊的人員開始運作，實現創新解決方案，滿足實際需求。

在 AI 策略推出期間克服挑戰

建置 AI 策略可帶來各種挑戰。企業必須謹慎因應這些障礙，才能發揮 AI 的完整潛能：

• 資料發生問題。資料品質和可用性經常造成阻礙。不完整、孤立或非結構化的資料可能會拖延 AI 開發。透過資料控管和整合工作，及早解決這些問題至關重要。
• AI 管理挑戰。建立管理架構需要平衡創新與風險管理。雖然此程序可能會阻礙進度，但這些架構對於確保負責的 AI 使用至關重要。
• 購買和調整。AI 計劃橫跨多個部門。如果沒有對齊，專案可能會面臨內部阻力或衝突的優先事項。及早與利益關係人互動，透過研討會、清晰的溝通和展現速贏方法，協助建立共識。

瞭解常見的陷阱，並採用主動式解決方案對企業領導者而言是實現順利導入的必要條件。

結論

清晰的 AI 策略為有效採用和持續創新奠定基礎。它將技術投資與企業目標保持一致、培養創新文化、確保資料和管理就緒度，並為績效設定可衡量的目標。透過投資時間和資源開發策略 AI 架構，組織可以探索 AI 的完整潛力，將尖端技術轉化為永續的競爭優勢。

探索 SAP 的 AI 解決方案，協助組織因應未來挑戰。

了解更多