构建有效的 AI 战略：克服四个常见的采用挑战

改善决策、提升客户体验和促进创新已成为企业在当今快速发展的商业环境中保持竞争力的关键目标。为了实现这些目标，企业越来越认识到通过人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 利用更快的数据洞察的重要性。AI 和 ML 技术能够快速识别大量数据中的复杂模式，而这些模式通过人工分析是不可能发现的，或者非常耗时的。通过利用 AI 和 ML 来提高数据利用率，企业可以为客户、员工和应用程序提供做出明智决策和推动积极成果所需的宝贵洞察。

对于希望预测市场趋势、个性化客户体验、优化运营效率和推动创新的组织来说，采用 AI 和 ML 尤为重要。这些技术使组织能够实时处理和分析大量数据，揭示有价值的模式、相关性和预测，从而为战略决策提供信息并推动业务增长。

制定明智的 AI 战略

然而，尽管人们越来越意识到人工智能和机器学习的好处，但许多组织在有效实施这些技术方面仍面临挑战。主要障碍之一是劳动力中缺乏机器学习技能。对人工智能和机器学习专家的需求远远超过现有的人才库，导致技能差距很大。Gartner 报告称，只有一小部分组织拥有足够数量的受过机器学习技能培训的软件工程师。机器学习专业知识的短缺造成了实施人工智能计划的瓶颈，并阻碍了组织充分利用这些技术潜力的能力。

为了弥补机器学习技能差距并让更多员工能够使用人工智能，组织需要采取策略，为业务用户和开发人员提供用户友好的机器学习工具。这些工具应使他们能够将人工智能技术应用于常见的业务挑战，而无需具备深厚的机器学习专业知识。通过为员工配备预构建的人工智能模型、自动化机器学习功能和直观的开发平台，组织可以让不同角色和技能水平的个人在日常工作中充分利用人工智能的力量。

Google Cloud 如何帮助应对这一挑战

Google Cloud 等领先的 AI 和 ML 功能提供商之一提供了一套全面的工具和服务，可满足不同技能水平的用户的需求。Google Cloud 的 AI 和 ML 解决方案提供了易于访问且用户友好的界面，使业务用户、开发人员、分析师和数据科学家无需大量编码或 ML 知识即可利用 AI。这些产品包括预先训练的 AI 模型、开发人员友好的 API 和高级自定义建模工具，可简化构建和部署 AI 应用程序的过程。通过利用 Google Cloud 的 AI 功能，组织可以加速其 AI 采用之旅，从数据中获取有价值的见解，并在各自的行业中获得竞争优势。

总之，对于旨在推动数据驱动决策、增强客户体验和促进创新的组织而言，AI 和 ML 技术的集成已变得至关重要。通过解决与 ML 技能稀缺相关的挑战并采用可访问的 AI 工具和平台，组织可以赋能其员工有效利用 AI 和 ML，从而改善业务成果、提高运营效率并在不断发展的数字环境中获得竞争优势。

下载 Google Cloud 的白皮书，了解有关构建有效 AI 策略的更多信息：仅在在线白皮书中克服四个常见的采用挑战。