最有前途的人工智能项目共有四种方法，帮助其他企业安全有效地利用其技术。

　　人工智能提高业务绩效和生产力的能力已经不是什么秘密了。因此，许多公司自然渴望掌握新技术。然而，尽管82%的企业已经投资了人工智能战略，但超过一半的商业领袖仍然不确定如何有效地使用这项技术。

　　因此，三分之一的人工智能项目在概念验证阶段后面临被放弃的风险。考虑到让人工智能正确的公司可以获得多少收益，这将是一个巨大的损失。

　　正确获得人工智能需要一种深思熟虑的方法。换句话说，公司必须确定正确的用例、上述用例的正确人工智能工具，以及支持模型的正确数据，以释放技术的全部潜力。借鉴我与政府机构、全球公司和富时100指数合作多年的经验，以及我从负责在其业务中操作人工智能的领导者那里听到的，我在下面分享了最有前途的人工智能项目共有的四种方法，以帮助其他企业安全有效地利用技术。

　　他们优先考虑强大的数据基础

　　垃圾进，垃圾出；这个短语在科技界是众所周知的。人工智能模型的输出取决于其输入的质量，因此，如果您为人工智能模型提供质量差或不完整的数据，您将无法充分利用它。不到一半的数据领导者表示，他们的组织拥有适合人工智能的正确数据基础。

　　问题是，大多数公司的数字基础设施是由不同的、不连贯的系统组成的，这些系统不相互对话。这意味着部署在组织一个区域的人工智能无法访问存储在其他系统中的信息，而这些信息是生成最准确和最相关的结果所必需的。

　　这就是为什么组织和互联数据为最好的人工智能项目奠定了坚实的基础。我们建议公司确保其数据得到适当的分类、标签和存储。这确保了正确的人员和工具可以访问正确的信息，敏感数据被锁定，人工智能的输出得到适当的信息。至关重要的是，它使公司能够全面了解其数据，因此他们可以充分利用技术，并利用它来加强决策。自动化这个过程是最有效和高效的方法。

　　他们开始时说：“我对人工智能有什么要求？”

　　总结文档的人工智能工具可能很有用，但如果这是企业使用人工智能的唯一方式，他们就有可能严重利用其功能不足。想要真正最大化技术能力的人工智能项目负责人应该首先考虑他们对人工智能的要求，而不是根据其受欢迎程度或营销吸引力来选择工具。

　　换句话说，在考虑他们想要使用哪种人工智能之前，先确定正确的用例。例如，我们正在帮助制造公司使用人工智能在手册和服务日志中查找和解释技术信息，以改善客户查询响应时间。其他企业可能希望帮助销售团队更快地识别顶级客户前景。采取业务主导的方法意味着公司可以投资于人工智能项目，为日常运营增加可证明的价值，并优先考虑确保这些领域的数据质量，以充分利用技术。

　　他们把数据安全放在第一位

　　一些人工智能，包括ChatGPT等流行工具，是基于云的。将公司数据发送到公共云的问题在于，您可能会丢失IP。此外，许多生成型人工智能模型是根据输入的信息进行训练的，这可能会使公司数据面临风险。即使员工没有直接共享私人公司信息，这些工具也可能通过与询问与工作相关的问题的员工进行对话，开始了解公司及其目标。

　　通过使用可以私下运行的人工智能模型，您可以安全地利用生成式人工智能，并避免将公共模型与私人数据一起使用的风险。这使得公司能够保持对其数据的控制，对机密信息保持水密，并保持合规性——同时收获人工智能的全部好处。

　　他们以教育为支撑

　　高达40%的工人表示，他们不知道如何在工作中有效地使用人工智能。这种知识差距可能会严重阻碍人工智能的进步，并意味着员工和企业错过了生产力的提高。它还可能造成安全风险。例如，如果员工将敏感数据输入到ChatGPT等公共人工智能工具中。

　　这就是为什么最有前途的人工智能项目以教育为支撑。Aiimi进行的研究表明，出于这个原因，几乎一半的英国商业领袖正在投资开发其员工队伍中的人工智能技能——因此团队可以更好地了解如何以及何时使用人工智能。知情的员工还将能够帮助确定在哪里可以使用人工智能来支持他们和业务。因此，关于安全使用人工智能的技能培训和员工的明确指南必须构成任何人工智能战略的关键部分。

　　随着技术的进步，人工智能的潜在价值正在迅速增长。对人工智能采取深思熟虑的、以业务为主导的方法的组织将能够真正收获其回报。

　　Steve Salvin是人工智能数据洞察专家Aiimi的首席执行官兼创始人。