人工智能（AI）在人們的日常工作和生活中日益普及，而且企業(yè)越來越依賴于人工智能來完成一系列任務(wù)，因此IT團(tuán)隊(duì)實(shí)施人工智能面臨的風(fēng)險(xiǎn)越來越高。其實(shí)施成功與否的后果可能是深遠(yuǎn)的。如果沒有正確實(shí)施，人工智能可能帶來更多的偏見，以及許多其他的破壞性后果。

隨著對(duì)人工智能越來越強(qiáng)烈的需求，以及圍繞人工智能應(yīng)用的大肆宣傳和炒作，人們很容易將注意力集中在技術(shù)和編碼上，也就是“人工”方面。然而，數(shù)字連接世界的“智能”方面不可能存在，更不用說提供的功能，因?yàn)闆]有數(shù)據(jù)。盡管大多數(shù)管理人員、業(yè)務(wù)人員、IT專業(yè)人員都熟悉業(yè)務(wù)模型的人員、流程和技術(shù)能力，但他們不會(huì)流利地“講述數(shù)據(jù)”。然而，數(shù)據(jù)是人工智能實(shí)施過程的基石之一。

為了正確地實(shí)施人工智能，組織必須提倡數(shù)據(jù)素養(yǎng)成為人工智能創(chuàng)建者和消費(fèi)者的新核心能力。負(fù)責(zé)實(shí)施人工智能計(jì)劃的首席信息官們被建議遵循三個(gè)步驟：正確構(gòu)建人工智能、正確使用人工智能、正確保持人工智能。

正確構(gòu)建人工智能

在試圖“正確構(gòu)建人工智能”之前，必須首先建立人工智能的基本詞匯，人工智能是“講述數(shù)據(jù)”的人員使用的一種技術(shù)方言。首席信息官至少應(yīng)確定用于描述人工智能系統(tǒng)或解決方案的主要術(shù)語、開發(fā)解決方案的原因，以及與解決方案中使用和從解決方案中收集的不同類型數(shù)據(jù)相關(guān)的其他關(guān)鍵術(shù)語。

除了模型和算法，數(shù)據(jù)是實(shí)施任何人工智能過程的基礎(chǔ)。采用人工智能將消耗并產(chǎn)生數(shù)據(jù)。人工智能數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)需要企業(yè)對(duì)人工智能算法將解析的數(shù)據(jù)集進(jìn)行理解和處理。首席信息官和數(shù)據(jù)和分析主管將負(fù)責(zé)建立和維護(hù)人工智能的數(shù)據(jù)管理。要想取得成功，在整個(gè)過程中開發(fā)數(shù)據(jù)管理專業(yè)知識(shí)至關(guān)重要。

正確使用人工智能

無論計(jì)劃的范圍或組織的成熟程度如何，IT語言障礙都可以在本地或系統(tǒng)地存在。解決障礙需要轉(zhuǎn)變思維方式，以及有意識(shí)的承認(rèn)和干預(yù)“正確的路線”。雖然有些人可能已經(jīng)意識(shí)到數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型中所起的基礎(chǔ)作用，但大多數(shù)人都沒有認(rèn)識(shí)到。因此，需要熟練的領(lǐng)導(dǎo)和有目的變革管理學(xué)科，首先要承認(rèn)信息是數(shù)字革命的新方言。

數(shù)據(jù)素養(yǎng)是在場(chǎng)景中讀取、寫入和傳遞數(shù)據(jù)的能力。它包括對(duì)數(shù)據(jù)源和結(jié)構(gòu)的理解、應(yīng)用的分析方法和技術(shù)，以及描述用例、應(yīng)用程序和結(jié)果值的能力。它是數(shù)字靈活性的基礎(chǔ)組成部分，是員工利用現(xiàn)有和新興技術(shù)推動(dòng)更好業(yè)務(wù)成果的能力和愿望。

隨著組織越來越受到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，數(shù)據(jù)素養(yǎng)不足將成為增長(zhǎng)的抑制因素。為了提高整個(gè)組織的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，首席信息官應(yīng)制定數(shù)據(jù)素養(yǎng)計(jì)劃，實(shí)施以下步驟：

采用熟練掌握數(shù)據(jù)語言的人員。流利表達(dá)數(shù)據(jù)語言的人員應(yīng)該精通描述場(chǎng)景化的用例和結(jié)果，應(yīng)用于他們的分析技術(shù)，以及所涉及的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源、實(shí)體和關(guān)鍵屬性。

采用熟練的翻譯人員。IT信息的翻譯人員通常是企業(yè)數(shù)據(jù)或信息架構(gòu)師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、信息管理員或相關(guān)的程序管理人員。

確定數(shù)據(jù)和分析計(jì)劃的有效性受到溝通障礙阻礙的關(guān)鍵領(lǐng)域。特別注意業(yè)務(wù)IT差距、數(shù)據(jù)分析差距，以及資深人士與新手的差距。

積極傾聽未明確表達(dá)的業(yè)務(wù)成果。了解哪些業(yè)務(wù)時(shí)刻可以通過增強(qiáng)的數(shù)據(jù)和分析功能實(shí)現(xiàn)，哪些運(yùn)營(yíng)決策正在改進(jìn)等問題

確定需要專業(yè)翻譯的關(guān)鍵利益相關(guān)者。為了評(píng)估數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平，要求關(guān)鍵利益相關(guān)者在業(yè)務(wù)成果方面闡明數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資產(chǎn)的價(jià)值，包括增強(qiáng)業(yè)務(wù)時(shí)刻、貨幣化和風(fēng)險(xiǎn)緩解。

編譯并維護(hù)關(guān)鍵詞和短語列表。讓數(shù)據(jù)和分析團(tuán)隊(duì)確定更好地表達(dá)這些短語的方法。

正確保持人工智能

通過所有人工智能解決方案，出現(xiàn)了“良好人工智能”和“糟糕人工智能”的概念。但是，這些術(shù)語沒有單一或全面的定義。不同方面的選擇可能會(huì)產(chǎn)生重大影響。即使是最成功的公司也應(yīng)該避免陷入錯(cuò)誤的安全感，因?yàn)樗麄兿嘈抛约翰粫?huì)受到涉及人工智能道德失誤的影響。需要進(jìn)行廣泛而專注的討論，以辨別公司可能面臨不同類型的道德問題和困境，以及可能采取的實(shí)際道德立場(chǎng)。首席信息官應(yīng)該應(yīng)用數(shù)字倫理和數(shù)字連接主義來指導(dǎo)和明確在采用人工智能的業(yè)務(wù)決策和選擇。

應(yīng)考慮以下步驟：

展望更廣闊的前景，將數(shù)字倫理和數(shù)字連接主義作為改善數(shù)字業(yè)務(wù)（以及更廣泛意義上的數(shù)字社會(huì)）的理念。數(shù)字社會(huì)是由數(shù)字公民之間的互動(dòng)而形成的。它不是按本身設(shè)計(jì)的，而是有機(jī)地出現(xiàn)的。然而，數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者可以很好地決定它是什么樣子。

積極尋求與人工智能數(shù)據(jù)使用相關(guān)的道德案例研究，因?yàn)槠髽I(yè)很少面臨新的道德問題。其機(jī)會(huì)包括競(jìng)爭(zhēng)差異化和卓越的價(jià)值主張，而其風(fēng)險(xiǎn)包括聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)、監(jiān)管問題、財(cái)務(wù)損失。

使用人工智能算法和數(shù)據(jù)交換作為數(shù)字交互的推動(dòng)者，并作為使利益相關(guān)者能夠參與生態(tài)系統(tǒng)的一種方式，而不是作為特定的過程控制。企業(yè)需要鼓勵(lì)在人工智能環(huán)境中貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)的人員成為互利生態(tài)系統(tǒng)的積極參與者。