實驗的時間已經結束:人工智能(AI)解決方案已經為企業準備好了。早期的采用者已經收獲了回報，從試驗轉向大規模的采用者。這些公司的首席執行官相信，在短短兩年內，人工智能的部署將為他們帶來大約30%的新收入和成本節約。

莫希特·喬希，銀行金融服務總裁兼主管保險在印孚瑟斯。

其他企業現在也紛紛效仿，不愿錯過人工智能的優勢。我敢肯定，那些遲遲不起草和發布自己的人工智能戰略的公司注定會被淘汰。然而，要想在人工智能世界取得成功，企業首先必須做好三件事:治理、人才和技能。

在企業中引入人工智能不僅僅是一次IT升級;這是一場革命，而且可以說是一個公司將要做出的最重要的it決策之一。這就是為什么它比以往任何計算轉變都需要更多的戰略規劃和考慮——無論是引入移動設備，還是從私有云計算轉向混合和公共云計算。

對于公司董事會來說，這意味著制定和批準人工智能戰略是他們現在必須做出的最重要的商業決策。當涉及到人工智能時，快速行動和打破現狀并不是一個足夠好的技術策略。

然而，在太多的公司里，董事會成員只是還沒有獲得做出正確決策所需的人工智能知識和戰略洞察力。需要說明的是，你不一定要成為數據科學家才能做對;董事會成員需要充分理解在企業中引入人工智能的機遇和風險——因為如果他們做錯了，他們可能面臨企業治理的巨大失敗和企業信任的徹底崩潰。

董事會成員現在必須提升他們的人工智能知識。如果他們不能從一開始就制定正確的政策，那么他們創建的公司將面臨一個麻煩的世界，甚至可能損害人工智能被社會更廣泛地接受。在印孚瑟斯(Infosys)，我們正在為客戶的董事會提供量身定制的“人工智能訓練營”(AI bootcamp)，我希望將這一服務擴展到其他公司，因為我們知道，盡管人工智能有能力改變世界，但必須正確操作。

人工智能只有在企業完全更新并完全整合其技術和運營模式的情況下才能產生最大的影響，并避免IT“棕地”(brownfield)挑戰。附加解決方案不會制定AI策略。我對董事會的第二條建議是，他們應該盡快制定并監督在企業中使用人工智能和大數據的嚴格道德準則。

這在現在尤為重要，因為越來越多的通用AI解決方案正在讓位給高度專業化的AI工具。我認為，公司董事會必須對人工智能和機器學習的倫理和治理投入至少與他們對確定正確技術解決方案的關注一樣多的精力。

除了大數據和人工智能的治理，還有第二個瓶頸，那就是人才。老生常談是正確的:現在每家公司都是科技公司;不過很快，大多數公司也將成為人工智能公司。

因此，在招聘優秀的數據科學家和人工智能專家方面，這些企業不僅要與同行競爭，還要與Facebook、亞馬遜(Amazon)和谷歌等科技巨頭競爭。因此，我建議企業不要從當地大學的物理系和數學系尋找人才，而應該從別處尋找人工智能專家——用自己的工資單。

大多數企業內部都有令人難以置信的人才。他們所要做的就是為他們的員工提供必要的培訓和支持，這可以在技術合作伙伴的幫助下完成，前提是這些合作伙伴與平臺無關，這樣他們就可以支持廣泛的技術和用例。

必須在兩個層次上提供培訓。首先是人工智能的實現，通過培訓員工編程和處理人工智能和機器學習的技術方面;他們需要了解如何使用機器人、部署機器人流程自動化以及使用機器學習來利用大數據。現在，設置虛擬代理和人工智能機器人不再需要深入的人工智能專業知識，而是可以在低代碼、自助服務的IT環境中完成。

對人工智能有更高需求的公司將需要進入第二層，通過提供深入研究數據科學、機器學習和各種人工智能解決方案的復雜工作原理的課程，打造人工智能能力。要產生影響，這些課程需要以生產為中心，并植根于現實的例子。

當然，培養自己的專家至關重要，但以我的經驗來看，這還不夠。每個員工都需要具備基本的人工智能技能。通過向每個人介紹人工智能的基礎知識，將解決人工智能對人們生活和工作影響的潛在誤解，并有助于推動人工智能的商業案例。人工智能的用例不僅僅是過程自動化，還包括利用人工智能的力量增加勞動力——這將影響到每個人。

只有解決了這三個挑戰——治理、人才和技能——我們才能打造真正的人工智能本土企業，并將人工智能和機器學習帶來的巨大機遇傳遞下去。