在业务场景中，合理利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术可以帮助企业超越竞争对手，因为这些技术能解决业务流程中的诸多问题。

许多企业正在加大投入，推动AI和ML的发展，这使得这些技术有望显著提升业务效率。Gartner公司在其报告《迈向分析新时代》中预测，到2023年，AI和深度学习将成为应用最为广泛的数据科学工具。

在实际操作中，有效地应用AI和ML可以使企业领先于竞争对手，因为这些技术能够消除业务流程中的障碍。然而，尽管存在这样的前景，却鲜有公司能够成功地将这些技术整合到整体数据分析战略中。据Gartner公司调查，虽然46%的首席信息官计划部署AI，但只有4%实现了这一目标。

要实现AI和ML的真正潜力，可能需要数年时间，但现在正是为企业未来的AI驱动型发展打基础的关键时刻。实际上，一旦企业开始采用AI战略，就有望在市场竞争中占据优势。因此，在企业开始应用AI和ML时，需关注以下五个关键点：

关键点1：明确问题所在

企业在制定面向未来的数据策略时，应考虑四个核心问题：企业内部有哪些可用数据？需要从外部获取哪些数据来实现差异化？数据是否以机器学习和AI可以立即使用的形式存在？最重要的是，如何提高业务技能？采用数据科学和AI技术需要什么条件，IT部门又能做些什么？这些问题的答案将构成企业策略的基础。

关键点2：长期规划

AI/ML的成功实施是一个长期过程。明智的企业会采取长远视角，逐步收集来自不同渠道的数据，并通过适当的技术和人力资源搭建基础架构。此外，这些企业倾向于利用AWS、微软等云服务提供商的产品，以便随着策略的发展支持多种应用场景。

关键点3：重视人才培养

根据ZipRecruiter的研究，AI最成功的应用在于与人协作而非完全替代人类。研究表明，AI创造的工作机会是它所取代的三倍。尽管自动化水平不断提升，许多公司仍然在招聘具备数据技能的专业人才。据世界经济论坛预测，在未来四到五年内，与数据相关的职位以及AI和ML专家将成为市场上的紧缺人才。

关键点4：组建跨领域团队

由AI专家、数据科学家和业务分析师组成的多元化团队能够提供更为全面的AI/ML建模方案，涵盖从数据采集到数据挖掘、机器学习和自动化的全过程。这样的人才组合有助于优化组织贡献，并提升个人或公司达成目标的能力。

关键点5：缩小技能差距

无论技术水平如何，对数据专业人员的需求都在增加，他们需要更好地处理数据。企业需要寻找提升技能的方法，以透明易懂的方式构建模型，并在整个组织内缩小技能差距。由于AI数据模型依赖于“用数据说话”，因此企业必须采用增强分析等技术，实现数据准备、洞察发现和数据科学的自动化，同时与缺乏AI知识的员工进行有效沟通。

无疑，AI和ML将在未来几年内重塑商业格局和生活方式。企业需要为其员工赋能，引导他们思考如何应用这些技术。无论AI和ML如何演变，数据始终处于核心地位，成为推动数字化转型的关键力量。如今，正确处理数据的方法将为实现AI驱动的未来提供指导。