本文探讨了人工智能对现代商业的影响，分析了企业实现AI准备性的挑战与策略，并提供了具体步骤和Domo平台的应用实例。

介绍

这篇文章深入探讨了人工智能（AI）对现代商业的深远影响。首先，文章通过McKinsey公司的调查数据，展示了AI的普及速度及其在不同业务函数中的应用情况。接着，文章讨论了实现AI readiness所需的挑战和策略，并提供了详细的步骤指南。

此外，文章还介绍了Domo平台如何利用其强大的AI工具来提升数据分析效率和决策质量。最后，文章鼓励读者继续关注Domo在AI领域的创新和发展。

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此外，文章还介绍了Domo平台如何利用其强大的AI工具来提升数据分析效率和决策质量。最后，文章鼓励读者继续关注Domo在AI领域的创新和发展。

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引言

人工智能正在重塑企业运作方式。2024年，麦肯锡公司发布了一份《全球AI采用加速调查报告》，显示AI的采用正迅速加速。近四分之三的企业表示已采用AI在至少一个业务领域，而一半的企业表示已采用AI在两个或多个业务领域。

AI的潜力与挑战

尽管企业对新工具充满热情，但员工却有些犹豫不决。今年早些时候发布的一份《数字工作趋势报告》显示，超过一半的员工表示他们尚未充分接受AI培训。近半数的企业承认，他们没有采用AI是因为公司数据不完善。

AI准备性的定义与重要性

AI准备性是指企业为有效实施和利用人工智能而所做的准备程度。要实现AI准备性，企业需要具备支持AI实施的技术基础设施，包括足够的计算资源和高质量、可访问的数据。

然而，AI准备性不仅限于技术层面。企业还需要考虑AI对 workforce的影响，包括如何将AI纳入组织结构，以及员工的技能和知识储备是否足以应对AI带来的变革。

为什么AI准备性很重要

AI不是一阵风；它是未来。利用AI可以提高工作效率并增强生产力。AI可以解放员工，让他们专注于战略性和创造性的任务，而不是重复性劳动密集型工作。自动化某些流程可以优化部门运作，例如自动化报告生成或加快客户服务响应时间。

优先发展AI还可以为企业奠定成为创新领导者的基础。AI工具为企业提供了数据驱动的见解，这些见解可以激发新想法和解决方案。使用先进的分析和机器学习技术，企业可以利用数据趋势、预测市场变化并根据客户偏好个性化产品和服务。这种能力有助于企业快速适应需求并迅速调整，从而营造持续改进和实验的文化。

当然，公司希望了解AI对利润表的实际影响。事实上，在2023年麦肯锡的一份调查中显示，近四成的企业看到成本下降，而60%的企业报告收入增加。

如何实现AI准备性

实现AI准备性需要多种因素的综合考虑。企业需要根据自身需求和目标制定具体的步骤。Intel模型提供了实现AI准备性的三个阶段：基础准备性、运营准备性和转型准备性。

1. 基础准备性
如果您想成为AI准备性，Intel模型的第一步是实现基础准备性。许多企业在这一阶段可能只是初步接触AI，还在研究和实验哪些是可行的。因此，基础准备性侧重于确保企业具备支持AI实施的基础基础设施和技术能力。

运营准备性
在采用AI解决方案并将其大规模应用于业务后，企业需要确保这些解决方案能够正常运行。Intel模型建议企业采取以下措施实现运营准备性：优化管理、提升员工技能和专业知识，并加强数据隐私合规和风险管理。

3. 转型准备性
当企业确定了适合的AI解决方案后，下一步是最大化AI的价值。Intel模型建议企业采取以下措施实现转型准备性：推动战略决策、确保团队对AI带来的变革有清晰的理解，并确保所有员工都支持这一变化。

准备数据以应对AI

要使数据为AI服务，企业需要制定一个全面的数据策略。数据质量直接影响AI模型的性能和业务价值。在培训AI时，数据的质量至关重要。只有高质量、准确且相关的数据才能帮助AI模型更好地理解和分析数据中的关系，并做出可靠的预测。

以下是“好数据”的具体要求：
- 准确性：数据中没有错误或不相关的信息。
- 一致性：数据格式统一，例如日期的表示方式。
- 完整性：数据尽量完整，缺少的数据点应尽可能少。
- 清晰的标签和分类：数据列名描述了其含义。
- 结构化和组织化：数据以表格形式呈现，每行代表一个观察值，每列代表一个特征。数据类型一致。
- 处理异常值：识别并处理或删除异常值。

准备高质量的数据是实现AI价值的关键。Domo公司提供了一份指南，帮助企业避免在数据准备过程中常见的问题。