吴恩达推出了“AI转型手册”，这是一份说明性指南，针对希望创建AI优先的公司的商业领袖。

吴恩达表示，“AI转型手册综合了我在谷歌和百度领导和建立这些团队时所学到的许多经验，以及我与许多CEO（包括许多软件行业之外的）讨论和交流时所学到的经验。”

该手册提供了五个主要规则，帮助企业转型为AI优先的公司：

1. 执行试点项目以获得动力


2. 建立内部AI团队


3. 提供广泛的AI培训


4. 制定AI战略


5. 内部与外部沟通

执行试点项目以获得动力

对于前几个AI项目而言，更重要的是选择能成功而不是最有价值的AI项目。这将有助于您的公司熟悉AI，并说服公司其他人投资进一步的AI项目，但项目也不应该太小，否则别人会认为这是微不足道的。

理想情况下，新的或外部AI团队可以与你的内部团队合作，并构建AI解决方案，在6-12个月内开始显示动力。该项目在技术上应该是可行的。太多的公司仍在使用当今的AI技术开展不可能的项目；拥有值得信赖的AI工程师在启动前对项目进行尽职调查将增加你对其可行性的信心。

建立一个内部AI团队

从长远来看，与内部AI团队一起执行某些项目会更有效率。重要的是要从高级管理层获得支持来建立这个内部团队。

AI部门的主要职责是：

• 建立AI功能以支持整个公司；


• 执行一系列跨职能项目，以支持与AI项目不同的部门。完成初始项目后，设置重复流程以持续提供一系列有价值的AI项目；


• 制定一致的招聘和留用标准；


• 开发对多个部门/业务部门有用的公司范围的平台，不太可能由个别部门开发。例如，考虑与CTO / CIO / CDO合作开发统一的数据仓库标准。

许多公司都组织有多个业务部门向CEO报告。通过新的AI团队，你将能够将AI人才汇集到不同的部门，以推动跨职能项目。

提供广泛的AI培训

目前没有一家公司拥有足够的内部AI人才。虽然媒体关于高AI工资的报道被过度炒作（报刊中引用的数字往往是异常值），但AI人才确实很难找到。

幸运的是，随着数字内容的兴起，包括课程，电子书和YouTube视频等MOOC（大规模开放式在线课程），培养大量员工使用AI等新技能比以往任何时候都更具成本效益。聪明的CLO（首席学习官）知道他们的工作是策划，而不是创建内容，然后建立流程以确保员工完成学习体验。

十年前，员工培训意味着聘请顾问来到您的办公室进行讲座。但效率低下，投资回报率尚不清楚。相比之下，数字内容更实惠，并为员工提供更个性化的体验。如果你确实有预算聘请顾问，那么现场内容应该补充在线内容。聘请一些AI专家来提供一些现场内容也可以帮助激励员工学习这些AI技术。

AI将改变许多不同的工作。你应该给每个人提供他们在AI时代适应新角色所需的知识。咨询专家将允许您为您的团队开发定制课程。但是，名义教育计划可能如下所示：

• 高级管理人员和高级业务负责人：（培训至少4小时）
  目标：让管理人员了解AI可以为企业做些什么，开始制定AI战略，做出适当的资源分配决策，并与支持有价值的AI项目的AI团队顺利协作。
  课程：
  对AI的基本业务理解包括基本技术，数据以及AI可以做什么和不能做什么。
  了解AI对公司战略的影响。
  关于AI应用到相邻行业或特定行业的案例研究。


• 执行AI项目的部门领导：（培训至少12小时）
  目标：部门负责人应能够为AI项目设定方向，分配资源，监控和跟踪进度，并根据需要进行更正，以确保项目成功交付。
  课程：
  对AI的基本业务理解包括基本技术，数据以及AI可以做什么和不能做什么。
  对AI的基本技术理解，包括主要的算法类及其要求。
  基本了解AI项目的工作流程和流程，AI团队中的角色和职责，以及AI团队的管理。


• AI工程师培训生：（培训时间⩾100小时）
  目标：新培训的AI工程师应该能够收集数据，训练AI模型，并提供特定的AI项目。
  课程：
  深入了解机器学习和深度学习，基本了解其他AI工具。
  了解用于构建AI和数据系统的可用（开源和其他第三方）工具。
  能够实施AI团队的工作流程和流程。
  此外：持续进行的教育，以跟上不断发展的AI技术

制定AI战略

AI战略将指导您的公司创造价值，同时建立可防御的护城河。一旦团队开始看到初始AI项目的成功并形成对AI的更深入理解，你将能够确定AI可以创造最大价值的地方并将资源集中在这些区域上。

一些高管认为制定AI战略应该是第一步。大多数公司在获得AI的基本经验之前，将无法开发出周到的AI战略。

以下是一些需要考虑的方法：

• 构建几个与一致策略大致相符的AI资产：AI使公司能够以新的方式建立独特的竞争优势。Michael Porter关于商业战略的开创性着作表明，开展防御性业务的一种方法是建立几个与一致的战略基本一致的不同资产。因此，竞争对手难以同时复制所有这些资产。


• 利用AI创造特定于你的行业领域的优势：与其与谷歌等领先的科技公司竞争，不如成为行业领域的领先AI公司，开发独特的AI功能。

设计策略与“人性化的良性循环”正反馈循环相一致：在许多行业中，我们将看到数据积累导致可防御的业务：



例如，谷歌，百度，Bing和Yandex等领先的网络搜索引擎拥有巨大的数据资产，可以显示用户在不同搜索查询后点击的链接。这些数据有助于公司构建更准确的搜索引擎产品（A），从而帮助他们获得更多用户（B），从而使他们拥有更多的用户数据（C）。这种积极的反馈循环很难让竞争对手超过。

数据是AI系统的关键资产。因此，许多伟大的AI公司也有一个复杂的数据战略。数据战略的关键要素可能包括：

• 战略数据采集：可以使用从100个数据点（“小数据”）到100,000,000个数据点（“大数据”）的任何地方构建有用的AI系统。但拥有更多数据几乎从不会伤害。AI团队正在使用非常复杂的多年战略来获取数据，具体的数据采集策略是针对特定行业和特定情况的。例如，谷歌和百度都有许多免费产品，这些产品没有货币化，但允许他们获取可以在其他地方货币化的数据。


• 统一数据仓库：如果有50个不同的VP或部门控制下的50个不同的数据库，工程师或AI软件几乎不可能访问这些数据并“连接点”。相反，请考虑集中化数据分为一个或至多少数数据仓库。


• 识别哪些数据是有价值的，哪些没有价值：拥有数TB的数据并不意味着AI团队能够从该数据中创造价值。期望AI团队从大型数据集中神奇地创造价值是一个很有可能失败的公式，通过在数据采集过程中尽早引入AI团队来避免这种错误，并让他们帮助你确定要获取和保存的数据类型的优先级。


• 创建网络效果和平台优势：最后，AI也可用于构建更传统的护城河。例如，具有网络效应的平台是高度防御性的业务。他们通常拥有一种自然的“赢家通吃”动力，迫使公司快速增长或死亡。如果AI允许您以比竞争对手更快的速度获得用户，那么它可以用于构建通过平台动态可防御的护城河。更广泛地说，你还可以将AI用作低成本战略，高价值或其他业务战略的关键组成部分。

开发内部和外部沟通

AI会显着影响业务。如果它影响你的关键利益相关者，你应该运行通信程序以确保一致。以下是你应该为每位受众考虑的内容：

• 投资者关系：谷歌和百度等领先的AI公司现在是更有价值的公司，部分原因在于他们的AI能力以及AI对其底线的影响。为贵公司的AI解释一份明确的价值创造论文，描述你不断增长的AI能力，以及一个深思熟虑的AI战略，将有助于投资者适当地重视你的公司。


• 政府关系：受到高度监管的行业（自动驾驶汽车，医疗保健）的公司面临着保持合规的独特挑战。拿出一个可信的，引人注目的AI故事，解释你的项目可以为行业或社会带来的价值和利益，是建立信任和善意的重要一步。在推出项目时，这应该与直接沟通和与监管机构的持续对话相结合。


• 客户/用户教育：AI可能会为您的客户带来重大利益，因此请确保传播适当的营销和产品路线图消息。


• 人才/招聘：由于人才的缺乏，强大的雇主品牌将对您吸引和留住这些人才的能力产生重大影响。AI工程师希望开展令人兴奋且有意义的项目。适度展示最初成功大有帮助。


• 内部沟通：因为今天人们对AI仍然知之甚少，尤其是过度炒作AI，人们心存恐惧，不确定和怀疑。许多员工也担心他们的工作被AI自动化，尽管这种差异因文化而异（例如，这种恐惧在美国比在日本更多）。清晰的内部沟通既可以解释AI，也可以解决员工的担忧，这将减少内部的抵触情绪。

任何典型的公司+深度学习技术≠AI公司

为了让你的公司在AI方面做得很好，你必须组织你的公司去做AI让你做得很好的事情。

为了让公司在AI方面表现出色，你必须：

• 系统地执行多个有价值的AI项目的资源：AI公司拥有外包或内部技术和人才，可以系统地执行多个AI项目，为业务带来直接价值；


• 对AI的充分理解：应该对AI有一般的了解，并采用适当的流程来系统地识别和选择有价值的人工智能项目；


• 战略方向：公司的战略大体上与AI未来的成功保持一致。

AI转型计划可能需要2 - 3年，但在6-12个月内，就可以看到初步的具体结果。通过投资AI转型，可以领先于竞争对手，并利用AI推动公司发展。

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