超越人工智能试点，实现大规模人工智能

作为大规模人工智能的先驱，那些已经将人工智能扩展到整个企业并从投资中获得有意义价值的公司通常会将 10% 的人工智能投资用于算法，20% 用于技术，70% 用于将人工智能纳入业务流程和新的工作方式中。换言之，这些组织在人员和流程上的投资是技术投资的两倍。

当公司在人力和流程方面投资不足时，他们很快就会失去发展人工智能方面的动力。这是因为，推出一系列成功的人工智能试点项目看似简单。如果没有正确的方法以及对变革管理战略的重视，几乎不可能将人工智能规模扩展至整个业务。

A recent BCG-MIT Sloan Management Review study suggests that in order to achieve significant financial benefits from their machines, companies will have to look beyond automation—and focus instead on learning and organizational transformation. A symbiotic relationship is necessary, where companies don't just teach machines what humans already know; they deploy whatever human-machine interaction the situation calls for, adapting as needed to changing context, circumstances, and scenarios.

我们使用各种技术（包括机器学习、大规模优化和模拟），帮助客户快速启动和规模化人工智能驱动的计划。我们的方法建立在数百次客户参与经验基础上，它主张大处着眼，小处着手，快速成长。通过这一框架，公司可以在数周或数月内（而不是数年之内）交付成果。

Think Big

从设定雄心勃勃的业务目标开始，企业应瞄准大价值池，并识别能力差距。我们的人工智能咨询团队专注于拥有最大潜在影响力的项目。

我们所提供支持的专业知识和服务：

• 我们的 数据能力成熟度调查 能建立基准，以便企业能够根据其同行的表现，准确地评估企业的 数据成熟度 和人工智能能力。
  

Start Small

选择高价值用例，启动重点试点项目，然后构建、测试和迭代。通过使用一种敏捷的、基于 sprint 的方法，跨职能团队以一种综合方式驱动变革。

我们所提供支持的专业知识和服务：

• 我们的 用例加速工具 允许人工智能用例在 6 个月内上线，并在 12 个月内产生强大的损益影响力。
• Source AI是 DataRobot 购买的一款 BCG 的产品，能帮助数据科学家以不受限制的方式编写代码，并允许组织构建工业级人工智能解决方案。
• 我们的快速人工智能应用程序和原型开发工具 dais可以确保搜索结果能够被快速、准确地传递到用户端。
  

Grow Fast

对组织而言，建立维持和规模化其人工智能战略所需的数字和人力能力至关重要。公司应该准备好开发新工作方式，创造 再培训和技能提升的机会，重新设想流程以促进真正的人机协作，并部署一个可靠的人工智能架构。

我们所提供支持的专业知识和服务：

• 我们的 负责任人工智能 方法 能弥合总体人工智能伦理原则与企业可采用的具体战略之间的鸿沟，从而获取负责任地利用人工智能带来的未开发价值。
• 我们的 数据分析平台，属于 BCG 的 数据与数字平台 产品，它能加速用例从概念验证到公司范围内的推广。
• 我们的 “建设-运营-转移”方法 使客户能够建立内部能力，包括数字的和非数字的，以产生长期的人工智能优势，同时一直为组织提供价值。
• Lighthouse是 BCG 的 高频数据和分析平台，它使企业能够了解需求的快速变化，从而能为商业中的人工智能实现动态规划和资源配置。