阿努帕玛（Anupama）| 全球四大咨询公司高级经理
AI应用现状
人工智能（AI）已成为各行业的标配。每个组织都在制定AI战略，年度预算也将重点投向机器学习。然而，大多数AI计划仍停留在概念验证或试点阶段，难以在实际场景中落地和扩展。
AI落地不仅需要技术和技能，更需要组织的准备度和运营能力。作为在保险、医疗保健和金融服务等行业主导大规模AI转型的实践者，我深知组织如何跨越AI成熟度差距，也了解许多组织失败的原因。
关键挑战
试点困境 项目往往始于概念验证，计划最终连接真实数据。但当需要将原型与实际数据、工作流程和治理框架对接时，项目便陷入停滞。这是因为概念验证通常基于数据子集构建，而非可扩展的基础设施。
数据基础设施挑战 AI系统的效能取决于数据基础。许多组织存在数据孤岛、遗留系统和断裂的数据源，导致数据不一致。AI创新需要集成的生态系统，确保数据流动顺畅且维持有效治理。
人员协同障碍 AI成熟度始于人员协同—团队需要理解并信任AI，高效利用其输出。数字化转型不能仅依靠技术实现，组织必须加强业务部门培训，鼓励质疑和探讨。
成功要素
成熟组织的五大特征：
- 管理层全力支持：领导层重视AI应用并对成果负责
- 统一数据战略：企业级数据治理、架构和访问标准化
- 运营框架：机器学习运维（MLOps）确保模型可靠迭代
- 跨部门协作：数据、业务和合规团队协同创建AI解决方案
- 持续学习文化：重视反馈并持续优化模型
未来展望
负责任的AI是下一个成熟度里程碑。为克服偏见并维持信任，组织必须采用透明的模型训练和监控机制，确保框架满足伦理要求，决策系统可解释。AI的未来将由那些将其视为转型力量而非简单实验的组织主导。