什么是 AI 卓越中心 （AI CoE）？

AI 卓越中心 （AI CoE） 是一个集中式知识组或团队，用于指导和监督组织范围内 AI 项目的实施。AI CoE 汇集了实现基于 AI 的转型项目所需的 AI 人才、知识和资源。它汇集了应对 AI 采用挑战和优先考虑 AI 投资所需的所有 AI 功能。AI COE 本质上充当内部集中式顾问，用于识别利用 AI 解决各种业务问题（如控制成本、提高效率和优化收入）的新机会。建立AI CoE的主要目标是建立和支持公司的AI愿景，并作为内部法律顾问来管理所有AI项目。

为什么要构建 AI CoE？

AI CoE 在培养 AI 人才和推动公司内部创新方面发挥着至关重要的作用。该团队充当内部法律顾问，指导公司开展所有人工智能计划，从优先考虑人工智能投资到确定要实施的高价值用例。通过为 AI 实施提供强大的框架，CoE 有助于构建面向未来的工程能力，以管理大量数据、提高效率并推动创新。以下是创建 AI CoE 的主要优势：

• 将 AI 资源、学习和人才整合到一个地方。

• 为企业创建和实施统一的 AI 愿景和战略。

• 标准化组织内的 AI 平台、流程和方法。

• 加快人工智能主导的创新并识别新的收入机会。

• 扩展数据科学工作，并使公司内的每个职能部门都可以访问 AI。

• 推动支持 AI 的计划，例如降低成本、预防流失和收入最大化，以保持领先于竞争对手。

如何构建 AI CoE？

技术在不断发展。企业必须不断调整其 AI 路线图，以提供最高的业务价值。由于数据科学团队、资源和遗留系统分散，很难知道从哪里开始。要建立人工智能创新中心，企业领导者必须采取整体方法，涵盖有助于其成功的所有因素。

人工智能卓越中心的关键支柱

CoE 或创新中心建立在以下四个主要支柱之上：

1. 战略：战略有助于明确定义业务目标、确定高影响力用例以及确定人工智能投资的优先级。当你从人工智能开始时，虽然可以从大处着眼，但明智的做法是从小的、聪明的、可实现的、现实的人工智能目标开始的。这将使您能够快速进步并衡量 AI 计划的投资回报率。

2. 以人为本的支柱有助于定义数据驱动的文化和管理组织内使用 AI 和数据的团队的策略。明确定义推动 AI 主导的创新的角色、数据所有者和结构非常重要。人才战略还有助于招聘合适的人工智能人才，并培养协作、创新驱动的文化。

3. 流程：面向流程的支柱有助于定义在公司内维持持续人工智能创新的方法。流程越迭代和敏捷，就越容易快速学习并适应快速变化的业务需求。

4. 技术：正确的技术堆栈对于构建强大的 AI 功能至关重要。技术战略应明确定义评估流程，并采用符合组织需求并与现有IT基础架构良好配合的新工具。

构建 AI CoE 的最佳实践和提示

如果以领导承诺和精心策划的战略来执行，人工智能有能力用非线性奖励来奖励组织，但是，如果没有正确的基本面和临界规模，它可能会成为一个没有显着回报的无底洞投资。以下是设置 AI CoE 的一些最佳实践和提示：

1. 设定 AI 愿景和可衡量的目标

领导者需要确定他们希望通过 AI 实现的关键业务目标，例如提高转化率、减少客户流失等。这些核心目标有助于确定要进行的人工智能投资的优先级，并确定要首先实施的最具影响力的用例。您还需要开发一个透明且压缩的系统来跟踪进度并衡量其 AI 计划的好处。通过捕获AI实验的基准和KPI，企业可以衡量产生的价值，并在需要时尽早进行路线修正。

2. 组建合适的团队并建立治理

人是 AI CoE 的核心优势。确定要解决的业务问题后，您需要将合适的人才加入核心创新团队。必须明确界定作用和责任。领导者还必须建立治理机制来监督CoE的发展。

3. 让数据为 AI 做好准备

人工智能的智能程度取决于用于训练它的数据。企业必须投资于强大的数据收集、清理、存储、管理和验证机制，以确保所使用的数据可靠并为人工智能做好准备。

4. 标准化并创建可重用的 AI 资产

基于现有系统、业务目标和高价值的人工智能用例，公司必须投资于应用人工智能所需的必要工具和基础设施。通过创建可扩展、灵活、可复用的 AI 资产，企业可以将 AI 解决方案应用于多个场景并获得更多价值。

5. 使 AI 民主化并与无代码平台协作

好的想法可以来自任何地方。为了推动 AI 主导的创新，您需要协作、数据驱动型工作文化和正确的 AI 工具。无代码 AI 平台可以使组织中的任何人都可以使用 AI 并应用他们的观点来解决复杂的业务问题。除了使人工智能民主化之外，这些平台还有助于标准化公司内部的人工智能运营。领导者还必须跨职能部门开展人工智能和数据科学教育，以培养人工智能优先的文化。

在当今竞争激烈的市场中，人工智能已成为增长的必需品和关键推动力。HyperSense 等无代码 AI 平台可以加速整个组织对 AI 的采用和民主化。它将人工智能的力量交到非技术业务用户手中，消除了目标错位、技能短缺和孤立运营等传统挑战。

灵活和模块化的 AI 平台在扩大组织范围内的 AI 采用方面发挥着至关重要的作用。专用的AI CoE和合适的AI平台可以促进AI计划的启动，加速AI实施，提高效率，并最终帮助企业实现其长期AI目标。