挖掘人工智能的潜力根据Gartner的数据，到2020年，人工智能将成为超过30%的CIO的重中之重。虽然人工智能有望改变世界，但只有组织有效地应用它，这个梦想才能实现。数据官充分挖掘人工智能潜力的最佳时机是扩展他们的战略，评估人工智能对商业模式和客户体验的影响，并为其他战略挑战做好准备。当前的关注热潮源于高级分析和机器学习的好处。新的低成本、大规模和随时可用的计算能力，以及可用于训练机器、构建模式和产生洞察力的大量数据，部分推动了这种转变。但值得注意的是，许多组织刚刚进入AI领域，积累知识并制定应用策略。如果CDO与许多数据和分析领导者没有什么不同，那么制定人工智能战略并确定其用途将是一个真正的挑战。越来越多的组织发现，人工智能并没有直接从根本上改善现有的业务活动，而是以一种全面的方式为数据驱动的业务战略创造潜力。这种潜力将使数据和分析成为战略的关键驱动力，这反过来又要求组织对人工智能的潜力进行更广泛的研究。在评估AI的潜力时，数据和分析策略通常被评估为其他战略努力的副产品的方式现在看来是不够的。我们必须了解人工智能的相关新兴用途，我们还应该熟悉考虑业务变革潜力的新战略发展实践。要充分挖掘人工智能的潜力，CIO们应该关注三个方面：***、明确商业价值。商业价值是AI计划获得牵引力的必要条件。因此，需要从商业价值和管理的角度评估人工智能的相关性，以及它与特定业务运营和IT挑战的关系。许多组织迷恋人工智能的能力，但在此过程中，他们未能确定最佳战略价值的决定因素。商业价值应该阐明如何利用数据科学家等关键资源；新的解决方案如何从人工智能中获益；以及如何稳固地发展实现长期业务成果所需的各种能力。使用框架扩展战略库可以帮助公司确定人工智能对业务模型组件及其相互关系的适用性。业务模型评估框架创建了一种通用语言来描述您组织的现有业务模型。它还有助于评估和建议跨组件的更改，以改善成本结构，实现数据驱动的收入流，或确定数据和分析在新的关键协同作用中的重要性。它还有助于确定应在相关部分进行哪些更改以支持潜在的广泛业务模型更改。其次，利用客户体验中的颠覆性潜力。人工智能为洞察力、个性化和增强客户体验提供了大量机会，这是应用人工智能和机器学习的最大机会之一。评估人工智能的颠覆性潜力使公司能够以新的方式吸引客户，深入了解客户行为，并以数字方式塑造未来的客户体验。有很多机会可以改善客户的AI体验，包括开发客户洞察力和规划定制的客户旅程、聊天机器人和虚拟助手，以及营销预测分析。组织应利用旅程体验策划和结果驱动的创新等方法来识别未满足的客户需求和应用机会。第三，消除组织、管理和技术方面的影响。企业必须为人工智能带来的组织、管理和技术挑战做好准备。缺乏必要的技能通常是采用人工智能的主要障碍，因此发展基本技能将是成功与失败的区别。数据科学技能的发展和政府数据官员的重组带来的重大影响将促进情报的创造和应用。人工智能的许多好处来自机器学习提供的预测。不幸的是，组织通常没有准备好使用这些数据，只是根据直觉行事，更不用说在决策过程中评估和概率评估分析结果了。这表明，培养数据驱动的文化与从业务角度“说数据语言”的能力一样重要。使用人工智能深入了解人类无法触及的领域可以推进预测分析、自然语言处理、计算机视觉、图像识别和许多其他类似的智能。许多业务领域都将从AI生成的洞察力和功能中受益，但管理它们可能是一个挑战，因为这些方法如何实现预测结果缺乏透明度，并且缺乏稳健的流程来确保高质量的结果和适当的结果使用。例如，经过相同分析的相同数据可能会根据其用途进行不同的管理——一种方法可能合乎道德，而另一种则不然。安全性、隐私、合规性和保留也是如此。总而言之，应对这些挑战需要公司培养数据驱动的文化，认真解决治理和道德问题，并避免成为危险谣言的牺牲品。除此之外，还应该建立一个学习实验室来发展人工智能的能力。
