我们的AI 技能报告发现，20% 的组织已经部署了 AI，55% 的组织计划很快部署。但 AI 的采用才刚刚开始。 

为了从 AI 投资中获得价值，组织需要迈向 AI 成熟。这说起来容易做起来难，尤其是当我们仍在挖掘 AI 的全部潜力时。

在这篇文章中，我们解释了为什么组织需要在 AI 方面成熟才能实现业务目标，并提供了 AI 成熟度模型方面的指导。

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• 为什么组织需要人工智能进化
  • 人工智能投资正在增加，但人工智能技能提升却没有
  • 人工智能技能是创造创新文化的关键
• 创建 AI 成熟度模型以满足业务目标
• 人工智能转型不会一蹴而就
• 将 AI 成熟度作为组织战略的一部分

94% 的高管和 92% 的 IT 专业人士认为，近期不投资 AI 的组织将落后于竞争对手。但利用 AI 获得持久的竞争优势不仅仅取决于技术本身。组织需要在 AI 方面不断发展。

87% 的组织计划在未来 12 个月内增加 AI 支出。平均而言，他们计划为 AI 额外分配 17%。但只有不到一半的组织有 AI 培训和指导。 

如果您的组织投资了 AI 工具，但没有进行使用所需的培训，那么无论您花了多少钱，都无法实现 AI 采用的目标。 

人工智能将推动其他技术的发展并加速创新文化的发展。 

“我认为下一个重大技能运动就是我所说的‘AI+’。AI+云、AI+安全、AI+数据科学。所有这些现有的基础技术技能都可以通过有效应用 AI 来增强和简化，”Pluralsight 首席执行官 Aaron Skonnard 表示。

您的组织需要人工智能和数据技能来了解人工智能可以在哪些方面影响您的业务目标并使您领先于竞争对手。

我们的2023 年云状态报告发现，组织需要明确定义的云战略，才能通过云计算实现客户价值。云的成功依赖于组织战略，人工智能也是如此。

我们的两位 Pluralsight 专家，首席培训架构师 Faye Ellis 和首席云策略师 Drew Firment，利用他们在云技术和成熟度方面的类似经验，规划了迈向 AI 成熟的道路。

了解您希望通过 AI 技术实现什么目标。也许您希望简化重复性任务、通过聊天机器人改善客户体验，或者更快地检测安全威胁。无论是什么，都要带着目标采用 AI。 

确定如何衡量 AI 实施的成功程度。这些指标应与您的目标相关。例如，如果您的主要目标是提升客户体验，那么您可以衡量用户参与率、代理交接率和总体客户满意度得分。

考虑您需要的数据以及 AI 模型使用这些数据所需的任何准备工作。例如，可能需要清理、转换或存储在不同的平台上。

适合您组织的 AI 模型将取决于您的目标和用例。考虑预训练模型和自定义模型的优缺点、如何验证它们的准确性以及您当前的基础设施如何影响您的决策。

制定政策和安全措施，以确保数据隐私、安全和合乎道德的 AI 使用。研究您可能需要遵守的法律法规，例如拜登总统的行政命令。

确定团队理解和使用所选 AI 模型和技术所需的技能。为团队提供学习机会和实践经验，以培养他们的 AI 技能。鼓励实验并创造持续学习的文化。

开始在小型项目中使用 AI。在此过程中，跟踪成功情况、收集反馈并进行改进。一段时间后，您将能够改进最佳实践并简化操作。

想要了解更多详情？请查看 Faye 关于制定有效 AI 策略的文章。

组织仍在努力在云中成熟并通过云计算创造价值。不要指望人工智能发展一夜之间发生，尤其是在人工智能提供商仍在发展的情况下。

Pluralsight 的 IT Ops 首席作者 Tim Warner 表示：“我们需要让 AI 供应商的技术达到更稳定的状态，然后企业才有机会接近 AI 成熟度。”

在迈向 AI 成熟的过程中，要做好应对各种坎坷的准备。“我们应该预料到，这其中会有很多错误的开始、死胡同和兔子洞，”Pluralsight 创意总监兼主要作者 Simon Allardice 说道。

“这没关系，每个人都会经历。成熟的早期阶段的一部分是克服‘如果我们有一把锤子，所有东西看起来都像钉子’的综合症。我们在 GenAI 中看到了很多这种情况——各组织都急于使用它，即使它并不适合项目。”

要使用 AI 来改变您的业务，您需要制定一个与业务目标相匹配并包含技能开发的 AI 战略。Pluralsight的 AI 解决方案可以帮助您和您的团队起步。