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观察者网|从AI落地到产业闭环形成，提升AI思维是核心( 二 )


第二 ， 数据的因素 。 当前 ， 企业缺少比较统一、标准化、高质量的数据 ， 导致AI应用可能会成为无米之炊、无源之水 。
第三 ， 风险与合规因素 。 企业进入数字化转型后 ， 开始大量依赖机器帮忙做决策 ， 不可避免地会在业务连续性、隐私保护、AI可信度、伦理和社会的问题等出现问题 。
第四 ， 规模化难题 。 大多数企业的AI创新都是点状、实验性质、局部的创新 ， 缺少规模化、商业化、运行态的布局 。
丁磊则结合自己在担任paypal科学数据科学部负责人期间的经历谈到组织架构对AI落地的影响 。
AI落地与商业闭环如何形成？
紧接着 ， 三位专家就“AI落地与商业的闭环如何形成”交换了更多经验与想法 。 顾卿华向嘉宾与观众介绍了“白皮书”所提供的AI落地战略的“3+4+8”方法论 ， 明确给出具体建议与方法：
“3”是指AI落地项目要分三步走 ， 企业应该先了解自身AI应用的现状 ， 明确应用未来的场景和方向 ， 并对该落地项目进行持续变革管理；
“4”是指AI落地项目应在吸引客户、赋能员工、变革产品与服务、优化运营这四个领域创造价值 。 同时 ， 建议企业应从这四项中自身最具优势的领域着手；
“8”则是指八项核心力 ， 包括AI领导力、创新管理能力、应用场景的识别和选择能力、数据的管理与高级分析能力 ， 以及新兴技术选择的判断力、迅捷开发水平、信息与网络安全状况 。
徐博士向观众们提供了更为简单、快速、直接的建议和方法 。 他建议企业从易处着手 ， 先了解业务场景中最需要解决的问题 ， 做“调包侠” ， 直接选择同认知服务做得好的API合作 ， 这样亦可以解决企业缺乏数据科学人才储备的问题 。
丁磊结合自己在《AI思维》一书中的观点 ， 表示企业的智能化、AI转型是一把手工程 。 一把手可以不懂AI的技术 ， 但必须具备AI思维 。 他应该能够从数据中进行预测 ， 做出决策 ， 找到让数据和模型自相反哺的反馈机制 ， 并且能够把控这个机制 。 这样 ， 企业无论是通过内部团队还是服务商 ， 都能够找到AI落地的最佳点——平衡成本和效益 ， 以及找到AI落地的空间和应用点 。
企业最终落地AI， 离不开新时代人才和思维的升级
人才 ， 一直是企业成长与发展最重要的资源与财富 。 10月即将发布的“白皮书”中也提到 ， 面对AI落地 ， 企业遇到的头号问题是缺乏AI人才 。 那么 ， 企业该怎样培养人才 ， 改变员工思维方式？又该怎样让AI赋能具体的数字化转型策略？
丁磊结合自己在国内外一线科技大厂的AI落地的工作经历表示 ， 我们无须羡慕硅谷企业 ， 国内并不缺乏能够进行AI基础落地的技术人才 ， 缺的是公司一把手们对AI思维的认知 。 这甚至已成为企业AI落地中关键的坑点或卡壳之处 。 这需要我们加大对企业一把手或业务负责人 ， 甚至部分一线业务负责人在AI思维上的提升和教育 。
顾卿华表示 ， 打造学习型组织 ， 重视学习和知识资产的积累 ， 重视企业与员工的自我提升与改造 ， 接纳AI及其他创新科技 ， 创造良好氛围和土壤等等 ， 不论对企业AI落地 ， 还是整体可持续的健康发展 ， 都极具借鉴和启发意义 。
【观察者网|从AI落地到产业闭环形成，提升AI思维是核心】 徐博士则通过微软成功转型 ， 从固化心智想成长型心智转变的故事 ， 进一步肯定了顾卿华的观点 。


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