在快速发展的技术世界中，人工智能 (AI) 已成为一股变革力量，重塑行业并重新定义企业运营方式。当我们站在许多人所说的“企业人工智能时代”的风口浪尖时，了解这场革命如何展开以及它对商业的未来意味着什么至关重要。
最近，我很高兴与 Snowflake 首席执行官斯里达尔·拉马斯瓦米 (Sridhar Ramaswamy) 坐在一起，讨论企业面临的挑战和机遇。人工智能。Ramaswamy 对数据、人工智能和业务战略的交叉点提供了独特的见解。
企业人工智能方法的核心是认识到数据是智能系统的命脉。Ramaswamy 强调了稳健数据战略的重要性：“数据运营将成为每个公司的循环系统。制定清晰的数据战略非常重要。”
这种将数据作为基础的关注点人工智能成功的要素不仅仅是存储或处理能力。这是为了创建一个有凝聚力的生态系统，可以轻松访问、分析数据并采取行动。现代数据平台旨在提供这个基础，使公司能够汇集不同的数据源，并利用它们获得人工智能驱动的见解。
随着企业急于采用人工智能技术，人们越来越担心负责任地使用这些强大的工具。Ramaswamy 强调了深思熟虑的人工智能实施方法的重要性：“我们很早就规定，我们训练的任何模型显然只需要使用我们拥有免费使用权的数据，但我们说他们也需要有模型卡，这样如果数据源出现问题，您可以返回，在没有数据源的情况下重新训练模型。”
这种对负责任的人工智能的承诺对于企业来说变得越来越重要。许多公司正在开发工具和实践来帮助防止人工智能模型被滥用或产生不适当的输出。目标是保持在业务环境和用例范围内，确保人工智能模型不会被滥用或产生意想不到的结果。
人工智能在企业环境中的潜在应用广阔而多样。Ramaswamy 分享了几个令人兴奋的示例，说明 Snowflake 的客户如何利用人工智能来推动创新和效率：
这些用例证明了人工智能在解决各行业各种业务挑战方面的多功能性。正如 Ramaswamy 指出的那样，“使用 AI 可以实现很多价值。”
对于希望拥抱企业 AI 时代的组织，Ramaswamy 提供了以下几种方案关键建议。首先，鼓励员工在安全、受控的环境中试验人工智能工具和技术，揭开人工智能的神秘面纱至关重要。这种实践方法可以帮助员工了解人工智能的能力和局限性，促进创新并减少对未知的恐惧。企业可以设置内部人工智能沙箱或提供用户友好的人工智能平台，让员工探索其特定领域的潜在应用。
专注于价值创造同样重要。组织应该清楚哪些人工智能项目将创造真正的商业价值，而不是为了人工智能本身而追求人工智能。这涉及根据战略目标、客户需求和运营效率仔细评估潜在的人工智能计划。通过优先考虑具有切实成果的项目，公司可以避免“为了人工智能而人工智能”的陷阱，并确保他们的投资带来有意义的结果。
制定强大的数据策略对于人工智能的成功至关重要。组织需要一个清晰的计划来管理、共享和利用整个企业的数据。这包括建立数据治理政策，确保数据质量和一致性，以及创建支持人工智能计划的统一数据架构。精心设计的数据策略使公司能够打破孤岛，提高数据可访问性，并为人工智能驱动的洞察和决策奠定坚实的基础。
拥抱互操作性是为企业做好准备的另一个关键方面人工智能时代。公司应该寻找支持开放数据格式并与其他工具和平台轻松集成的解决方案。这种方法可以防止供应商锁定，促进不同系统之间的数据共享，并在采用新的人工智能技术时提供更大的灵活性。互操作性还支持与合作伙伴和客户的协作，从而实现更全面的人工智能驱动的见解和解决方案。
最后，Ramaswamy 建议在人工智能实施时超越单个应用程序的思维。组织应考虑人工智能如何帮助跨不同系统和部门创建统一的数据视图。这种整体方法可以提供更全面的见解、更好的决策以及识别跨职能机会。通过打破传统数据孤岛并利用人工智能分析不同的数据集，公司可以发现可能隐藏的新模式、趋势和机会。
企业人工智能时代将是一个前所未有的创新和变革的时代。通过专注于负责任的实施、强大的数据策略和明确的业务价值，组织可以使自己在这个新环境中蓬勃发展。
正如 Ramaswamy 恰当地指出的那样，“我们仍在应对之前的后果”技术革命。人工智能时代成功的关键将是从过去的经验中学习，并以兴奋和深思熟虑的方式接近这个新领域。
当我们展望企业人工智能的未来时，很明显，我们“我们只是触及了可能性的表面。我们的愿景是建立一个人工智能可以更轻松地对不同来源的数据进行比较和采取行动的世界，从而实现更加智能和自动化的决策流程。
对于企业领导者来说，信息很明确：是时候现在就为企业人工智能时代做好准备。通过拥抱数据和人工智能的力量，同时牢记道德和实际挑战，公司可以在未来几年将效率、创新和竞争优势提升到新的水平。
伯纳德·马尔 (Bernard Marr) 是一位世界级的人著名未来学家、董事会顾问和《生成式人工智能实践：生成式人工智能正在改变的 100 种神奇方式》一书的作者
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