用一粒米启动您的第一个 AI 项目：权衡范围、影响、信心和努力以创建您的路线图

快速阅读: 《VentureBeat 公司》消息，文章介绍了帮助企业选择首个AI项目的框架，结合商业价值、上市时间、风险和可扩展性四个维度，采用RICE评分模型调整风险权重。通过从小范围试点开始，逐步验证和扩展，积累经验与信任，最终实现AI价值最大化。立即订阅获取更多见解。

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企业明白他们无法忽视人工智能，但在实际应用中，真正的问题不是“人工智能能做什么”，而是“它能可靠地做什么？”更重要的是：“应该从哪里开始？”

本文借鉴项目管理框架（如RICE评分模型）的理念，介绍了一个框架，帮助企业优先考虑人工智能机会。它平衡商业价值、上市时间、可扩展性和风险，帮助您选择第一个AI项目。

当今人工智能的成功之处

人工智能目前还不会写小说或经营企业，但其成功之处仍然具有价值。它增强人类的能力，而不是取代人类。

当今人工智能的成功之处

在编码方面，人工智能工具可以将任务完成速度提高55%，并将代码质量提升82%。在各行各业中，人工智能自动化重复性任务——例如电子邮件、报告、数据分析等，从而让人们能够专注于更高价值的工作。

这种影响并非轻而易举。所有人工智能问题都是数据问题。许多企业难以让人工智能可靠运行，因为它们的数据被孤立、整合不良或根本未准备好用于人工智能。让数据易于获取和使用需要投入精力，这就是为什么从小处着手至关重要。

生成式人工智能作为辅助工具而非替代品效果最佳。无论是起草电子邮件、总结报告还是优化代码，人工智能都能减轻负担并释放生产力。关键是从小处着手，解决真实问题，并逐步构建。

决定从哪里开始使用生成式人工智能的框架

每个人都知道人工智能的潜力，但在决定从哪里开始时，往往会被大量选项所麻痹。

因此，制定一个清晰的评估和优先级框架至关重要。它为决策过程提供了结构，帮助企业平衡商业价值、上市时间、风险和可扩展性之间的关系。

这个框架结合了我与企业领导者合作的经验，融合了实用见解与经过验证的方法（如RICE评分和成本效益分析），以帮助企业关注真正重要的事情：在不增加不必要的复杂性的情况下交付成果。

为什么需要新的框架？

为什么不使用现有的框架，比如RICE？

虽然有用，但它们未能充分考虑到人工智能的随机性。与传统产品具有可预测结果不同，人工智能本质上是不确定的。当人工智能失败时，“人工智能魔力”会迅速消失，产生糟糕的结果、强化偏见或误解意图。这就是为什么上市时间和风险至关重要。这个框架有助于避免失败，优先考虑成功率高且风险可控的项目。

通过调整您的决策过程以考虑这些因素，您可以设定现实的期望，有效优先排序，并避免追逐过于雄心勃勃的项目的陷阱。在下一节中，我将分解该框架的工作原理以及如何将其应用于您的业务。

框架：四个核心维度

商业价值：

有什么影响？

首先确定应用程序的潜在价值。它是否会增加收入、降低成本或提高效率？它是否与战略重点一致？高价值项目直接满足核心业务需求并提供可衡量的结果。

上市时间：

这个项目可以多快实施？

评估从想法到部署的速度。您是否有必要的数据、工具和专业知识？技术是否足够成熟以高效执行？更快的实施可以降低风险并更快地创造价值。

风险：

失败或产生负面结果的风险是什么？

评估失败或产生负面结果的风险。这包括技术层面的风险（人工智能能否提供可靠的结果？）、用户是否愿意接纳这一工具以及是否存在数据隐私或监管问题。低风险项目更适合初始尝试。问问自己，如果只能达到80%的准确性，这是否可以接受？

可扩展性（长期可行性）：

解决方案能否随着您的业务增长？

评估应用程序是否能够扩展以满足未来的业务需求或处理更高的需求。随着需求的增长或变化，考虑长期维护和演进解决方案的可行性。

评分和优先级排序

每个潜在项目都会在这四个维度上使用简单的1-5分制进行评分：

商业价值：

这个项目的影响有多大？

上市时间：

实施起来有多现实和快速？

风险：

涉及的风险有多容易管理？（较低的风险评分更好。）

可扩展性：

应用程序能否成长并适应未来的需求？

为了简化起见，可以用T恤尺码（小、中、大）代替数字评分。

计算优先级评分

一旦您在四个维度上对每个项目进行了大小或评分，就可以计算优先级评分：

计算优先级评分

优先级评分公式。来源：肖恩·法莱纳

计算优先级评分

在这里，α（风险权重参数）允许您调整风险对评分的影响程度：

α=1（标准风险容忍度）：

风险与其他因素同等重要。最适合那些具备AI经验或愿意权衡风险与收益的组织。

α>（风险规避型组织）：

风险影响更大，对高风险项目惩罚更重。适合新接触AI、在受监管行业运营或在失败可能导致重大后果的环境中运营的组织。推荐值：α=1.5至α=2

α<1（高风险、高回报方法）：风险影响较小，倾向于雄心勃勃、高回报的项目。适合愿意尝试和承担潜在失败的公司。推荐值：<0.5至0.9之间通过调整α值，您可以调整优先级公式以匹配组织的风险承受能力和战略目标。此公式确保那些具有高商业价值、合理上市时间、可扩展性且风险可控的项目能够排在优先位置。我们来一步步看看一家企业如何使用这个框架来决定从哪个生成式AI项目开始。假设您是一家中型电子商务公司，希望通过AI改善运营和客户体验。步骤1：头脑风暴机会识别内部和外部的效率提升与自动化机会。以下是头脑风暴的结果：内部机会：如会议纪要整理及任务分配，自动化内部会议摘要和行动项。为新产品生成描述。优化库存补货预测。对客户评论进行情感分析并自动打分。外部机会：创建个性化的营销电子邮件活动。实施客户服务查询聊天机器人。自动生成客户评论回复。步骤2：构建决策矩阵应用 | 业务价值 | 上市时间 | 可扩展性 | 风险 | 得分会议摘要 | 3 | 5 | 3 | 4 | 3 | 2 | 30 产品描述 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 16 | 4 优化补货 | 5 | 2 | 4 | 2 | 5 | 8 | 5 评论的情感分析 | 5 | 4 | 5 | 2 | 4 | 2 | 10 个性化营销活动 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 20 | 4 客户服务聊天机器人 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 16 | 4 自动回复客户评论 | 3 | 4 | 3 | 3 | 3 | 5 | 3 | 7.2 使用四个维度评估每个机会：业务价值、上市时间、风险和可扩展性。在此示例中，我们假设风险权重值为α=1。分配分数（1-5）或使用T恤尺寸（小、中、大），并将其转换为数值。步骤3：与利益相关者验证与关键利益相关者分享决策矩阵以达成一致的优先事项。这可能包括来自市场营销、运营和客户服务的领导。结合他们的意见，确保所选项目与业务目标一致，并获得支持。步骤4：实施和实验从小规模开始至关重要，但成功取决于从一开始就定义明确的指标。如果没有这些，您无法衡量价值或确定需要调整的地方。从小规模开始：利用现有产品数据训练模型或借助现成工具，从生成产品描述的概念证明（POC）开始。预先定义成功标准，例如节省的时间、内容质量和新产品发布的速度。关注与目标一致的关键指标：效率：内容团队节省了多少时间？质量：产品描述是否一致、准确且引人入胜？商业影响：改进速度或质量是否有助于提高销售业绩或增强客户参与度？验证概念验证结果是否达到预期，并根据需要做出调整。如果某些领域表现不佳，完善模型或调整工作流程以解决这些差距。逐步扩展既能持续创造价值又能尽量降低风险。利用概念验证中学到的经验教训来完善方法。例如，如果产品描述项目表现良好，则将解决方案扩展到处理季节性活动或相关营销内容。逐步扩展确保您继续创造价值同时尽量降低风险。步骤5：建立专业知识很少有公司在一开始就具备深厚的AI专业知识——这是可以接受的。您通过实验来培养它。许多公司从内部的小型工具开始，在低风险环境中测试后再进行扩展。这种渐进的方法至关重要，因为企业通常需要克服信任障碍。团队需要相信AI是可靠的、准确的并且真正有益的，然后他们才愿意更深入地投入或大规模使用。从小规模做起并逐步展现价值，这样既能建立信任，又能避免承担过大风险。每次成功都能帮助团队积累应对更大、更复杂AI项目的知识和信心。这种渐进的方法至关重要，因为企业通常需要克服信任障碍。团队需要相信AI是可靠的、准确的并且真正有益的，然后他们才愿意更深入地投入或大规模使用。从小规模做起并逐步展现价值，这样既能建立信任，又能避免承担过大风险。总结您无需全面铺开AI应用。就像云计算的推广一样，从小范围开始，尝试并在价值显现时逐步扩大。 AI应该遵循相同的方法：从小规模开始，学习并扩展。专注于那些能快速取得成果且风险最小的项目。利用这些成功经验来建立专业知识和信心，然后再扩展到更具雄心的努力。您无需全面铺开AI应用。就像云计算的推广一样，从小范围开始，尝试并在价值显现时逐步扩大。生成式AI有望改变企业，但成功需要时间。通过深思熟虑的优先级排序、实验和迭代，您可以积累动力并创造持久的价值。肖恩·法莱纳是Confluent的AI驻场企业家。每日关于业务用例的见解与VB Daily 如果您想给老板留下深刻印象，VB Daily可以帮到您。我们将为您提供公司如何使用生成式AI的内幕信息，从监管变化到实际部署，以便您可以分享见解以实现最大ROI。立即订阅阅读我们的隐私政策感谢订阅。查看更多VB新闻通讯。发生错误。

(以上内容均由Ai生成)