将小麦与谷壳分离
任何一家企业都可能拥有上面标记的所有潜在用户场景，甚至更多。那么，您如何深入研究并确定应该将精力集中在哪里？
对于在面向企业的人工智能领域迈出第一步的组织，首先要创建“长名单”——与内部业务负责人、数据所有者和 IT 专家合作，并为可能受益于贵公司人工智能的流程提出想法。最重要的方面是具体化——“电子商务”是一个类别，而不是一个用户场景。用户场景可能包括竞争定价分析或优化产品列表以捕捉激增的趋势，每种需求都不同。。
过滤这个长长的列表需要找到一个完美的位置，在这个位置上，您拥有数据可用性和价值创造的理想交汇点。如果您将其绘制在图表上，数据可用性是 x 轴，价值创造是 y 轴，您会寻找位于右上象限的项目。
在每种情况下，数据可用性和价值只能由个别公司甚至业务部门评估，因为它从来不是万能的。每个组织都必须自己经历这个过程。
数据可用性
借助数据可用性，您需要了解存在哪些数据以及如何获取这些数据。 这些数据可以是内部的或外部的（公开可用，或通过数据供应商）。 在评估数据可用性时，考虑因素将包括：
- 它有多详细：一家连锁餐厅可能有按周统计的 10 年销售数据，但这对 AI 的帮助不如按产品和每天细分的 2 年销售数据
- 它的可访问性：您付费购买的外部数据源可能比需要大量处理和清理的内部数据源更易于访问
- 准确性：在优化开设新加油站的地点时，GPS 数据可能准确也可能不够准确，无法区分从主要道路进入的地点或旁边的地点。
价值
价值驱动因素千差万别，应根据特定公司自身的背景和财务状况进行考虑。支持增加收入的人工智能可能更受成长中的时尚企业的重视，而制造商可能对通过优化原材料采购来降低成本更感兴趣。
但也有其他价值驱动因素，业务部门在他们认为的价值方面可能存在很大差异：营销或传播团队可能正在寻找提高留存率和客户满意度的方法；销售团队有兴趣找到产品和价格的最佳平衡点，而电子商务团队需要了解如何提高他们的在线曝光率并改进他们的内容。
此外，人工智能用户场景的好坏取决于它最终实现的方式。重要的是要清楚所需的解决方案将如何转化为业务成果。实施特定人工智能用户场景将产生的预测、建议或其他见解所需的系统、决策、权利、法律能力和人力是否到位？归根结底，每个潜在用例都需要评估它给组织带来的特定业务价值。
将小麦与谷壳分离这只是第一步
当然，您的可能从 AI 中受益的有前途的业务流程的“候选名单”只是第一步。 然后公司需要决定：他们是购买解决方案还是内部开发？ 这个过程需要什么？ 需要多长时间才能看到结果？ 当然，它要花多少钱？ 尽管成本/速度与高度个性化的直接利弊可能是显而易见的。 在 Noogata，找到一种在其中最好的方法之间导航的方法推动了我们标注组件化 AI 模块的创建——我们希望以针对每个业务用例量身定制的方式提供使用 AI 的灵活性和能力，但不需要为人工智能解决方案的开发创建一个全新的业务部门。
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