“人工智能不仅仅是一种工具; 它是一种增强人类智慧和扩大跨组织影响的方式。-萨蒂亚·纳德拉

　　几年来，我一直在微软和客户那里建立卓越中心 (CoE)。

　　CoE的好处是在推动采用的同时，专注，引导，集中和协调您的工作。

　　随着组织越来越多地采用人工智能 (AI) 来推动创新和效率，他们经常面临诸如专业知识有限、数据复杂和缺乏可扩展工具等挑战。

　　这些障碍限制了人工智能的采用，使许多企业难以实现人工智能的全部潜力。

　　解决方案在于创建一个专门的业务部门来协调和监督整个组织的人工智能计划:AI卓越中心 (CoE)。AI CoE可帮助企业克服挑战，实现一致、可扩展和有影响力的AI成果。

　　本指南探讨了什么是AI CoE、它的优点、构建AI CoE的[敏感词]实践以及成功实施的真实示例。

　　人工智能采用的三大障碍

　　尽管AI的潜力越来越大，但许多组织在尝试将AI集成到其运营中时仍面临重大障碍。

　　根据一个IBM调查 ，人工智能采用的三大障碍是:

　　1.人工智能专业知识或知识有限 (39%)

　　许多组织缺乏有效开发、部署和管理AI解决方案所需的技术技能和经验。这种技能差距可能会减缓进度，并导致代价高昂的项目失败。

　　2.增加数据复杂性和数据孤岛 (32%)

　　数据的爆炸式增长，加上分散的存储系统，使得访问和组织人工智能计划所需的信息变得具有挑战性。没有精简的高质量数据，人工智能模型就无法实现[敏感词]性能。

　　3.缺乏开发AI模型的工具和平台 (28%)

　　许多企业都在与过时或不足的基础设施作斗争，这阻碍了他们试验、开发和扩展人工智能解决方案的能力。

　　这些障碍凸显了对人工智能的集中方法的需求-一种建立专业知识、集成数据和标准化工具以实现可持续增长的方法。

　　这就是AI卓越中心 (CoE)成为克服这些挑战和释放AI全部潜力的重要驱动力。

　　通过专门的业务部门推动人工智能的采用

　　为了在人工智能方面取得成功，组织需要的不仅仅是单个项目-他们需要一种集中的方法来协调战略、执行和结果。

　　这是哪里采用AI的专用业务部门发挥作用，提供结构和重点，以推动整个企业的有效AI计划。

　　这些业务单元可以根据组织的目标、文化和技术成熟度采取各种形式:

　　·AI卓越中心 (CoE):一个结构化的传统团队，专注于指导人工智能工作，创建标准化流程，并确保与业务目标保持一致。

　　·创新中心:一个更加敏捷和实验性的单元，可促进尖端AI解决方案的快速原型设计和创新。

　　·AI工厂:一个技术部门，通常由IT或工程驱动，专注于工业化人工智能解决方案并有效扩展它们。

　　每种模型都有其优势，但共同的目标是使组织能够战略性地采用人工智能，避免孤岛，并在所有部门中实现价值[敏感词]化。

　　在本文中，我们将重点介绍AI卓越中心 (CoE)-一种广泛认可且经过验证的扩展AI采用的方法。

　　什么是AI卓越中心 (CoE)？

　　AI CoE充当战略决策和AI实施之间的桥梁，确保与业务目标保持一致。

　　一个AI卓越中心 (CoE)是一个由技术和业务专家组成的专门团队，负责指导和管理组织的AI计划。

　　AI CoE是将AI战略与执行保持一致的组织中心，可确保AI项目在支持长期业务目标的同时提供可衡量的价值。

　　通过弥合行政决策和实地实施之间的差距，人工智能CoE使组织能够系统地、有效地、大规模地采用人工智能。并在人工智能驱动的世界中保持竞争优势。

　　AI CoE是做什么的？

　　AI CoE通过以下方式在推动整个组织成功采用AI方面发挥着关键作用:

　　1.识别AI用例:

　　确定人工智能可以解决业务挑战、提高效率或释放新收入来源的机会。

　　2.建设必要的基础设施:

　　建立技术基础，包括工具、平台和数据系统，以支持人工智能计划。

　　3.创建实施路线图:

　　制定可操作的计划，概述要使用的工具，团队责任，里程碑和kpi，以衡量成功。

　　4.推动跨职能协作:

　　协调业务部门、IT和AI专家之间的工作，以确保一致性和集成。

　　5.标准化流程:

　　设置[敏感词]实践和治理框架，以简化AI项目并简化扩展。

　　构建AI CoE的好处

　　一个AI卓越中心 (CoE)通过创建采用人工智能的结构化方法，为组织释放显著的优势。主要优势包括:

　　1.集中协调:协调各部门的人工智能工作，以确保一致性，避免重复，并促进共同目标的协作。

　　2.统一愿景:建立一个有凝聚力的人工智能战略，将领导优先事项与实地执行联系起来，实现利益相关者之间的无缝沟通和协调。

　　3.标准化做法:开发可重复的框架和治理流程，使其更容易在整个组织中有效和可持续地扩展AI计划。

　　4.通过专业知识加速创新:与初创公司、大学和行业专家等外部实体建立合作伙伴关系，以利用尖端知识，发现新的机会，并在创新方面保持领先地位。

　　5.长期成功的人才发展:通过招募和提升人才来培养内部AI专业知识，确保组织有能力领导和维持AI驱动的增长。

　　6.提高了资源利用率:集中管理可确保更好地分配资源，减少冗余并优化对AI工具，基础架构和人才的投资。

　　构建AI CoE的[敏感词]实践

　　创建一个有效的AI卓越中心 (CoE) 需要根据您组织的需求量身定制的深思熟虑的方法。

　　遵循以下[敏感词]实践以确保成功:

　　1.评估组织的AI成熟度

　　在构建AI CoE之前，请评估您的组织是否准备好采用AI。像这样的工具Gartner的AI成熟度模型可以帮助评估能力，找出差距，并确定构建CoE的后续步骤的优先级。

　　·为什么重要:了解您当前的成熟度水平可确保您有效地分配资源并设定可实现的目标。

　　2.组建一个多学科团队

　　有效的CoE需要不同的专业知识来弥合技术执行和业务战略之间的差距。关键角色包括:

　　·技术专家:数据科学家、工程师和IT专业人员开发和部署AI解决方案。

　　·商业领袖:部门负责人将AI计划与运营目标保持一致。

　　·网络安全专家:确保将AI技术安全集成到现有系统中。

　　·项目经理和采购专家:协调项目并管理供应商关系以简化执行。

　　·提示:包括来自采用AI的部门的代表，以确保跨职能协作。

　　3.定期衡量影响

　　定义并跟踪kpi，以评估CoE随时间的绩效。

　　示例包括:

　　·运营效率:通过自动化或改进的工作流程节省时间。

　　·收入增长:人工智能项目对营收增长的贡献。

　　·成本节约:通过AI驱动的优化实现的费用减少。

　　·为什么重要:定期评估有助于确定需要改进的领域，并向利益相关者展示价值。

　　4.教育利益相关者

　　调整整个组织的期望对于成功至关重要。

　　为团队成员提供有关AI潜力和局限性的持续教育，以防止不切实际的要求或怀疑。

　　·为什么重要:知情的利益相关者更有可能支持人工智能倡议并有效合作。

　　·提示:举办针对不同受众 (从高管到技术团队) 的研讨会或培训课程。

　　AI coe的真实世界示例

　　AI卓越中心 (CoE 正在通过推动创新、扩大AI采用和提高运营效率来改变行业。

　　以下是五个突出的例子:

　　1.摩根大通: 机器学习卓越中心 (MLCOE)

　　摩根大通的MLCOE汇集了机器学习专家，与内部业务和分析团队合作。

　　·重点:开发先进的AI和ML解决方案，通过数据驱动的洞察力增强业务成果。

　　·影响:MLCOE通过创建针对金融服务的可扩展的尖端技术来加速人工智能创新。

　　2.西门子: AI实验室

　　西门子的人工智能实验室处于工业人工智能创新的前沿，致力于解决制造和自动化领域的复杂挑战。

　　·重点:开发可扩展的AI应用程序，无缝集成到西门子的运营中。

　　·关键举措:利用西门子Xcelerator平台将生成式AI与数字化和自动化工具相结合。

　　·影响:该CoE使西门子能够推动多个工业部门的效率、创新和可持续发展。

　　3. IBM和HCLTech: 生成AI卓越中心

　　HCLTech与IBM合作，使用watsonx创建了一个生成式AI CoE?AI和数据平台。

　　·重点:支持企业对遗留系统进行现代化改造、改进开发工作流程和构建自定义AI解决方案。

　　·关键举措:CoE将HCLTech的云原生实验室与IBM的watsonx集成在一起?推进负责任的AI实践的专业知识。

　　·影响:企业受益于人工智能现代化的复杂性降低、可扩展的创新和增强的技能开发。

　　4.谷歌: 负责任的AI卓越中心

　　谷歌负责任的人工智能CoE专注于创建道德和透明的人工智能系统，以建立信任和可靠性。

　　·重点:推动负责任的人工智能实践的进步，确保公平，并减轻人工智能模型中的偏见。

　　·关键举措:开发准则和工具，以审核和评估AI模型的道德合规性。

　　·影响:将Google定位为道德AI的领导者，为负责任的创新设定行业标准。

　　5.壳牌: 数字创新CoE

　　壳牌的数字创新CoE利用人工智能优化能源生产并推动可持续发展。

　　·重点:应用人工智能预测设备故障，提高能源效率，增强操作安全性。

　　·关键举措:开发先进的数字双胞胎来模拟操作并减少停机时间。

　　·影响:帮助壳牌提高运营效率，同时推进其可持续性和脱碳目标。

　　构建AI CoE的挑战

　　构建AI卓越中心 (CoE) 需要解决可能影响其有效性和可扩展性的几个关键挑战。

　　以下是关键挑战及其重要性:

　　1.集成复杂性

　　将不同的模型、工具和工作流程整合到一个统一的系统中需要深思熟虑的规划和先进的工程设计。

　　·关键挑战:确保AI系统、传统基础设施和外部工具之间的无缝互操作性。

　　·为什么重要:集成不良会导致效率低下、数据孤岛和AI性能欠佳。

　　·解决方案提示:投资于模块化体系结构和灵活的api，以促进更轻松的集成。

　　2.成本优化

　　平衡高性能需求与预算限制对于有效扩展AI计划至关重要。

　　·关键挑战:管理基础设施成本，同时保持所需的速度、准确性和可靠性。

　　·为什么重要:在计算资源或工具上的超支可能会破坏长期的AI投资。

　　·解决方案提示:利用分数gpu、自动缩放和spot实例等策略来优化成本。

　　3.操作复杂性

　　运行AI CoE涉及在整个组织中协调多个组件、团队和流程。

　　·关键挑战:确保技术团队、业务部门和领导层之间的顺畅协作。

　　·为什么重要:工作不协调或角色不明确会导致项目延误和效率低下。

　　·解决方案提示:采用强大的MLOps框架，实现高效的模型部署、监控和维护。

　　4.安全和隐私

　　保护敏感数据并保持对行业法规的遵守对于AI运营至关重要。

　　·关键挑战:在遵守治理政策的同时，保护AI系统和数据免受泄露。

　　·为什么重要:单个安全漏洞可能导致财务损失，声誉损失或法律后果。

　　·解决方案提示:实施严格的访问控制、数据加密和定期审计，以降低风险。

　　为什么AI CoEs是企业AI的未来

　　AI卓越中心 (coe) 正变得不可或缺，因为组织正在努力释放AI的变革潜力，并在快速发展的环境中保持竞争力。

　　结构良好的AI CoE可确保组织能够:

　　·有效地扩展AI采用:简化流程，消除孤岛，并实现跨部门的广泛AI集成。

　　·构建可持续的AI实践:创建符合长期业务目标的可重复框架和治理模型。

　　·推动持续创新:利用尖端工具、方法和合作伙伴关系，保持在人工智能进步的前沿。

　　随着人工智能重塑行业，拥有强大人工智能coe的组织将引领变革 -- 实现更大的敏捷性、创新和影响力，同时为未来的增长奠定可持续的基础。

　　后的想法

　　AI卓越中心不仅仅是一个团队-它是AI优先世界中创新和成功的战略驱动力。

　　通过将技术专长与统一愿景相结合，AI CoE使组织能够释放人工智能的全部潜力，确保长期竞争力和可持续增长。