技术往往比商业发展得更快, 人工智能(AI)的进步正在创造新的记录. 随着人工智能继续以惊人的速度发展, 企业正面临着前所未有的机遇和严峻的挑战 工作日调查 73%的商业领袖感到在其组织中实施人工智能的压力, 但72%的人表示，他们的组织缺乏这样做所需的技能. 当我们考虑到人工智能对人类的影响时，这种困境就会加剧 产品策略人工智能加速了产品交付的速度，同时也放大了哪些解决方案会取得成功的不确定性.

企业面临的挑战不仅仅是采用人工智能技术, 它正在以一种增强用户体验的方式将人工智能编织到他们的产品结构中, 推动创新, 并创造竞争优势. 这不仅包括理解人工智能的各种形式和应用, 但也要认识到它们变革发展的潜力, 定制, 和参与.

那么，企业如何应对这种快速技术发展的挑战，并利用它带来的机会和潜在的市场价值呢? 我领导过许多人工智能项目的经验 产品的领导者 和 产品开发顾问 让我明白，跟上人工智能的步伐不仅仅是执行的问题, 这是关于确定技术如何使用户受益并增加价值, 战略性地部署它, 拥抱持续改进的文化. 在这里，我探讨了许多领导者的错误之处, 我分享了三个核心原则来调整人工智能集成 产品策略.

人工智能的定义和应用

对于商业领袖, 关键是不要把人工智能看作一种技术, 而是将其视为一种战略资产, 当负责任和有效地使用时, 能导致运营方面的重大进步吗, 客户体验，以及决策. 为了成功地利用人工智能，领导者首先需要了解它的形式和应用. 以下是一些定义:

• 人工智能: 人工智能的核心目标是模仿人类的智能. 这包括学习、推理、解决问题和理解语言等任务.
• 人工 通用智能(AGI) vs. 狭义人工智能:
  • 美国国际集团: 仍然只是假设, AGI将能够执行任何人类可以完成的智力任务, 涵盖多个领域的广泛专业知识. 谷歌(Google)和OpenAI等公司正在大力投资探索人工智能.
  • 狭义人工智能: 狭义人工智能擅长执行特定任务，比如垃圾邮件检测， 面部识别，或数据分析. 需要注意的是，精通一项任务的人工智能不一定擅长另一项任务.
• 机器学习(ML): 人工智能的一个重要子集, 机器学习使机器无需明确编程就能从数据中学习. 它侧重于使用算法来解析数据、识别模式和做出决策. 从本质上讲，它是关于教机器从经验中学习. 网飞公司, 例如, 使用浏览系统分析数据，如客户的观看历史和类似观众的偏好，以创建个性化的推荐.
• 深度学习(DL): 深度学习 使用受人脑启发的神经网络来模拟人类的思维. 机器学习的这个子集使机器能够处理大型数据集，并且在图像识别和语音助手等应用中至关重要. 例如, 谷歌照片采用深度学习对图像进行分类, 允许用户搜索特定对象, 场景, 或面临. 在数以百万计的图片上训练神经网络，可以区分汽车和自行车等物体，并识别自由女神像等地标.
• 大型语言模型(llm): llm是处理大量文本数据的基础模型. 它们通常用于客户服务、内容创建甚至软件开发. ChatGPT是当今法学硕士最突出的例子.

人工智能在商业中的当前用例包括自动化重复工作, 创建内容, 并从庞大的数据集中产生见解. 营销，销售，产品， 业务发展, 操作, 通过使用人工智能工具来完成这些任务，几乎每个部门都可以得到改善或积极地改变.

对于产品团队来说, 人工智能可以提供从用户数据中得出的见解, 使他们能够以前所未有的精度定制体验和预测客户需求. 从网飞公司的推荐到Google Photos直观的图像分类, 人工智能正在重新定义功能和交互的参数.

除了对面向消费者的产品产生影响外，人工智能还在彻底改变B2B和内部产品. 公司正在利用人工智能来创建可以预测中断的智能供应链系统, 优化库存, 简化物流. 人工智能算法可以识别人类不可能检测到的模式和异常, 使企业能够积极主动, 数据驱动的决策. 这不仅提高了业务效率，而且有助于提高复原力和反应能力 供应链.

在产品生命周期的每一个阶段——从构思和开发到发布和持续改进——人工智能都是创新的催化剂. 其集成, 然而, 必须以清晰的愿景为指导, 与业务目标的战略一致性, 以及对为最终用户提供价值的不懈关注.

领导人目前做错了什么?

人工智能的吸引力是不可否认的, 但是，在没有明确战略的情况下匆忙采用它可能是有害的. 领导人, 被AI所呈现的可能性所迷惑, 往往忽视了他们最初试图解决的根本问题. 记住人工智能不是灵丹妙药至关重要——它需要深思熟虑和战略性的整合. 对人工智能价值的误解可能会阻碍其在企业中的实施. 以下是领导者在人工智能整合方面最常犯的错误:

专注于降低成本

财政限制确实是一个令人担忧的问题, 尤其是对小企业来说, 但仅仅为了节省成本而使用人工智能可能是一个错误. A 2023年麦肯锡 & 公司报告 显示，只有19%的人工智能表现优异.e., 那些将至少20%的息税前利润归功于人工智能的组织将降低成本列为他们的首要目标. 所有其他受访者都表示，他们的首要目标是增加核心业务的收入, 通过集成基于人工智能的功能或见解来增加产品的价值, 或者创造新的业务/收入来源.

在评估基于人工智能的技术时，关注的是增加的价值而不是降低的成本. 不要期望立即获得经济回报——人工智能是一项长期投资. 耐心地对待人工智能，并清楚地了解它未来潜在的好处, 不仅仅是短期收益.

承担太多

一个常见的错误是，试图从一开始就用人工智能彻底改革整个流程. 这种方法常常导致不切实际的期望. 虽然从头开始构建一个人工智能系统似乎很诱人, 这种方法可能是资源密集且耗时的, 需要专门技能和知识的. 在2023年 Rackspace Technology的调查, 缺乏熟练人才被认为是采用AI/ML的主要障碍, 67%的IT领导者认为这是一个挑战. 这种人才缺口可能导致人工智能计划的效率低下或潜在失败.

为了弥补这一人才缺口，采取分阶段的方法来采用人工智能和获取人才. 开始小, 专注于单一产品或流程, 让团队逐渐发展必要的技能来使用和理解人工智能. 这为逐步招聘提供了机会, 随着组织能力的增长，引入专家来支持人工智能产品目标. 这不仅使过程更易于管理, 但它也允许持续学习和适应, 哪些对战略性人工智能整合至关重要.

不管理风险

对于任何人工智能应用，道德考虑都必须放在首位. 有偏见的人工智能的后果可能是可怕的. A 刑事司法算法 用于布劳沃德县, 佛罗里达, 例如, 根据被告的种族，将他们不成比例地列为“高风险”. 此外, 研究表明 在新闻文章上训练自然语言处理模型可能会无意中导致它们表现出性别偏见. 对人工智能的开发和部署保持警惕对于避免现有偏见的延续至关重要.

偏见与公平

人工智能使偏见永久化的潜力是巨大的:这些系统从现有数据中学习, 数据中存在的任何偏见都可以反映在人工智能的决策中. 确保使用的数据是公平和具有代表性的是至关重要的. 减轻这些风险的方法包括:

• 全面的数据收集: 确保用于训练人工智能系统的数据具有多样性和代表性. 这可以通过从各种来源收集数据和扩大代表性不足的群体来实现. 从数据中排除敏感属性也很重要, 比如种族, 性别, 和宗教, 除非它们对于模型执行其任务是绝对必要的.
• 增强模型开发: 有许多技术可用于训练无偏AI模型. 敌对的模型, 例如, 通过生成训练数据来欺骗模型犯错误, 这有助于识别和减轻模型中的偏差.
• 明智的模型部署: 一旦对模型进行了训练，就应该以最小化偏差的方式部署它. 这可以通过调整决策阈值和校准公平输出来实现.
• 有意识的维小班区划招聘: 让不同的团队来开发人工智能系统是很重要的, 因此，潜在的偏见可以被发现并减轻. 与受偏见影响的群体接触，了解他们面临的挑战，确保满足他们的需求，也同样重要.
• 持续的监控: 定期审核系统，并定期进行第三方审核.

透明度和问责制

随着人工智能系统越来越多地融入决策过程, 理解这些决定是如何做出的变得势在必行. 建立治理和问责制过程对于维护信任和责任至关重要. 这可以包括以下步骤:

• 将系统使用的数据和算法发布在公共存储库中，或将其提供给选定的专家组进行审查. 这允许人们检查系统并识别任何潜在的偏见或问题.
• 提供系统目的、培训数据和性能的清晰文档. 这有助于人们理解系统是如何工作的以及期望从中得到什么.
• 开发工具和技术来解释系统的预测. 这让人们能够理解为什么系统做出了一个特定的决定，并在必要时质疑这个决定.
• 建立明确的人力监督机制. 这可能包括在执行系统决策之前让人审查系统的决策，或者让人在循环系统中干预决策过程.

3 . AI整合原则

企业和产品领导者可以通过理解和解决问题/解决方案空间来利用人工智能的变革力量. 要成功整合人工智能，必须坚持以下三个基本原则:

在以客户为中心的

很容易被卷入 人工智能波, 但你的业务的核心应该永远是客户, 你应该以你的使命为指引, 愿景, 和价值观. 确保你不会跳过这些重要步骤:

• 用户发现和市场洞察: 在深入研究解决方案之前, 通过用户反馈了解并优先考虑机会, 市场研究, 竞争分析市场规模，以及与公司整体战略和目标的一致性.
• 解决方案头脑风暴: 一旦你确定了优先级, 放大最具影响力的领域并定制解决方案，以满足用户的特定需求和愿望.

战略性地部署AI

人工智能提供了大量的机会，但它应该被有目的和精确地使用. 草率或不加区分地部署人工智能会浪费资源，分散注意力, 因此，遵循以下工作流程来实现成功的最大化:

• 识别机会: 精确定位可以使用人工智能解决的特定产品和运营挑战.
• 战略部署: 将AI视为工具包中的一个专门工具. 在它能发挥最大作用的地方使用它，并且总是有一个明确的目的. 不要为了AI而使用AI.
• 使解决方案: 确保人工智能解决方案提升您的价值主张，并有助于实现总体目标.

保持产品管理方法

人工智能和相关技术已经彻底改变了将想法转化为现实的速度和效率. 虽然机会可以被识别，假设或解决方案可以比以往更快地被测试和完善, 遵守产品管理的基本原则仍然很重要:

• 保持平衡: AI可以加速从想法到执行的过程，但不能绕过关键阶段. 虽然敏捷性是至关重要的，但永远不要跳过产品和客户发现.
• 迭代和改进: 从a开始 最小可行产品收集反馈，完善它，然后扩大规模. 采用固定时间、可变范围的方法，从试点项目开始. 从洞察中提取，改进，并逐步推出.
• 保持通知: 人工智能是一个动态的领域. 强调持续学习和灵活性，以充分利用其不断发展的潜力. 拥抱持续改进的文化.

通过采纳这三个原则, 企业可以以稳健和相关的方式将自己定位在人工智能革命的最前沿.

不要适应，要茁壮成长

拥抱人工智能所涉及的不仅仅是技术整合. 成功的关键在于建立一个清晰的, 战略方法和确保你的产品战略是灵活的, 数据驱动的, 并适应用户不断变化的期望. 人工智能的变革潜力是巨大的, 但只有当企业坚持以客户为中心的价值观时，它的力量才能得到有效利用, 做出明智的选择, 培养一种持续学习的文化. 这是不只是适应的公式, 但是在, 人工智能时代, 确保您的业务的长期成功和相关性. 对于那些准备踏上这段旅程的人, 从人工智能审计开始, 评估您当前的产品策略，并确定集成的潜在领域. 前进的道路将充满挑战, 但也有无与伦比的增长机会, 创新, 和分化.