AI技术潜力巨大,吸引众多传统企业引入。然而,不少企业在AI项目实施中遭遇诸多难题。
某企业AI项目困境重重
某企业领导了解AI优势后决定引进,实施过程却困难连连。其一,认知匮乏导致规划迷茫,企业对AI技术认知模糊,不知如何落地,项目规划难以与战略和业务需求结合,易造成资源浪费。其二,组织架构混乱,权责不清,部门协作困难,严重阻碍项目推进。其三,项目主导混乱,业务部门需求不明,项目方向模糊,需求变更影响进度和效果。其四,技术经验欠缺且人才短缺,信息部门缺乏实施经验,复合型人才匮乏,难以应对技术与业务融合难题。其五,数据基础薄弱,数据质量差,缺乏数据标准和清洗概念,影响AI模型效果。其六,供应商选择失误,被软件大厂的“PPT概念”误导,可能导致项目交付问题。
AI项目实施路径探索
成功实施AI项目,需从以下步骤着手。需求分析与规划方面,要明确业务目标、数据基础,组建跨部门项目组,制定项目计划,必要时对标学习。技术选型与方案设计环节,根据业务需求选择合适技术和工具,设计应用流程,评估供应商。数据准备与模型开发时,进行数据清洗治理,开发训练模型并测试验证。试点实施与优化阶段,小范围试点,根据反馈调整优化。全面推广与应用阶段,实现规模化应用,对业务部门培训赋能,持续评估优化。
AI项目关键成功因素
业务驱动是核心,以业务需求为导向;确保数据质量,建立完善治理机制;跨部门紧密协作,促进技术与业务融合;小步快跑,通过试点降低风险;持续投入,长期优化升级。
总之,传统企业实施AI项目要立足实际,谨慎选择供应商,科学规划推进,实现管理升级与智能化转型。
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