90%的企业AI转型失败，问题在这4点

主要观点总结

本文是对中信出版集团书籍《AI繁荣》的摘编，该书由拉维·巴普钠和艾宁德亚·高斯所著。文章主要讲述了企业如何规划和有效推进AI商业化战略，以降低失败风险并实现真正的商业价值。文章将AI融入战略和运营的路线划分为四个关键营地，并详细阐述了每个营地所面临的挑战和解决方案。最后，文章强调了构建AI人才战略的重要性，并指出在培养优秀AI人才方面的关键要求。

关键观点总结

关键观点1: 第一营地：数据即新石油

企业面临数据价值转化的三大认知误区，需要通过聚焦核心业务痛点、充分利用机器学习挖掘多个变量交叉影响的项目来突破学习曲线的起点，朝着第一、第二营地迈进。

关键观点2: 第二营地：充分利用AI的“四大支柱”

企业在具备运用描述性、预测性、因果性与规范性分析的应用场景条件后，需要解决两大难题：从何入手和制定清晰的推进路径。选择AI转型的切入点需结合业务主管和数据科学家的反复磋商，描述性和预测性机器学习是最佳的起点。

关键观点3: 第三营地：借助AI应对复杂用例与数据难题

企业在处理常规数据和应用场景后，需要拓宽视野尝试从更丰富也更具结构化特性的数据中挖掘商业价值，如图像、音频、视频和自然语言。

关键观点4: 第四营地：攀登AI价值高峰，构建强效领导力与组织协同体系

企业需要培育AI领导力，管理AI增强决策所引发的文化变革。领导层需要深谙AI的应用场景，并培养管理团队对AI潜力的认知。同时，构建AI人才战略至关重要，需要培养具有问题定义和翻译能力的中层管理者和擅长运用AI技术的实干家。

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