如何加速你的 AI 之旅：识别关键挑战、沙盒测试和评估供应商

随着 77% 的公司已经在使用或探索 AI 技术，超过 80% 的公司将其列为首要任务，企业领导者都渴望从这项技术中获得最大价值。然而，市面上庞大的解决方案数量以及随之而来的营销信息浪潮，使得找到一条清晰的道路变得困难。以下是一些指导方针，帮助你评估 AI 工具的能力，并确定最适合你组织的解决方案。

从问题出发，而不是工具

当媒体赞扬某个特定平台，或者你发现竞争对手正在使用同样的平台时，你自然会想知道自己是否也应该使用。但在研究新系统之前，要先确定企业面临的问题。主要挑战是什么？核心需求是什么？一旦重新调整关注点，就要通过这个视角重新审视你正在考虑的解决方案。

如果 AI 技术能够解决公司一直遇到的明确、可衡量的问题 (例如自动化日常任务或提高团队生产力)，那么这个工具就值得探索。如果它与解决你的问题没有直接关联，就继续寻找其他方案。AI 可以非常强大，但它也有局限性。你的目标应该是只将其应用在能够产生最有意义影响的领域。

试点项目和实验预算

当你确定某个系统可能从战略上支持你的需求时，你已经满足了第一个必要条件——但这并不意味着你已经准备好购买。下一步是通过小规模试点项目对技术进行充分测试，以确定其有效性。

最有价值的测试使用的框架与关键绩效指标 (KPI) 相关联。根据 Google Cloud 的说法："KPI 在生成式 AI 部署中至关重要，原因如下：客观评估性能、与业务目标保持一致、实现数据驱动的调整、提高适应性、促进与利益相关者的清晰沟通，以及展示 AI 项目的投资回报率。它们对于衡量成功和指导 AI 计划的改进至关重要。"

换句话说，你的测试框架可以基于准确性、覆盖范围、风险或任何对你最重要的 KPI。你只需要有明确的 KPI。一旦确定，就组织 5 到 15 人进行测试。两个 7 人团队是理想的测试规模。当这些经验丰富的人员开始测试这些工具时，你就能收集到足够的反馈，以确定这个系统是否值得扩展。

评估数据安全和供应商透明度

当你考虑一个平台时，要记住你不仅要评估技术本身，还要评估背后的公司。对供应商的审查应该不亚于对技术本身的审查。确保只与在数据安全方面保持最高标准的供应商合作。他们应该遵守全球数据保护和 AI 伦理原则标准，平台本身应该通过 SOC 2 Type 1、SOC 2 Type 2、通用数据保护条例 (GDPR) 和 ISO 27001 认证。

此外，要确认供应商在未经明确同意的情况下不会使用你公司的数据进行 AI 训练。视频会议提供商 Zoom 就是一个典型例子，它曾计划收集客户内容用于其 AI 和机器学习模型。尽管他们最终没有执行这些计划，但这一事件应该引起企业和消费者的警惕。

如果你指定一名 AI 负责人负责这个领域，这个人可以管理所有数据安全需求并确保组织合规。这可能感觉是不必要的额外工作，但这是至关重要的。要记住，你的供应商只要发生一次数据泄露，就可能让你失去客户信任——甚至失去客户。

最后的思考

领导者必须采用结构化的方法来评估 AI 解决方案，以从中获得最大价值。首先关注问题解决，其次是测试和试点项目、数据安全以及识别切实的价值。AI 可以非常强大，但只有在经过仔细选择和实施后应用于正确的问题时才能发挥作用。

作者 Arjun Pillai 是 DocketAI 的联合创始人兼首席执行官。