1 人工智能项目的优先级和选择框架

一旦确定了一系列潜在的AI用例，下一个关键步骤就是有效地确定它们的优先级，以确保将资源分配给那些最具潜在价值且最有可能成功的项目。有几种框架可以指导这一优先级排序过程。

(1)影响与可行性矩阵，也称为价值与工作量矩阵，是用于确定任务和项目(包括 AI 计划)优先级的广泛使用的工具。该框架根据用例的潜在商业价值(影响)和实施的难易程度(可行性或工作量)在 2x2 矩阵上绘制用例。属于“高价值、低工作量”象限的计划通常会被优先考虑，因为它们有可能快速见效。“高价值、高工作量”象限中的用例可能会被考虑用于未来实施，而低价值象限中的用例通常会被降低优先级。影响与可行性矩阵提供了一个简单而有效的可视化工具，可根据 AI 用例的直接潜力和所需资源对其进行优先排序。

(2)风险回报分析，通过明确评估每个人工智能项目的潜在收益与其实施风险，为优先级排序提供了另一种视角。这包括识别和量化潜在收益(例如效率提升和收入增加)以及潜在风险(例如成本超支和技术采用障碍)。然后，可以根据每个项目的净值(收益减去风险)对其进行评估，并进行情景分析，以了解风险因素的变化如何影响项目的潜在收益。风险回报分析通过明确考虑每个人工智能计划的潜在负面影响以及预期收益，帮助企业做出明智的决策。

(3)先前讨论过的用于识别用例的 业务、体验、技术 (BXT) 框架也可用于确定优先级。通过利用在业务可行性、用户体验和技术可行性三个维度上分配给每个用例的分数，可以根据计划的整体战略业务影响和执行契合度对计划进行排名。这涉及计算战略业务影响程度和执行契合度的分数，然后使用这些分数来可视化每个用例的整体可行性。BXT 框架通过将用户期望和战略一致性纳入优先排序过程，超越了简单的价值和可行性。

2 基于商业价值和可行性的优先排序方法

有几种方法专门侧重于评估人工智能用例的商业价值和可行性，以便为优先级决策提供信息。

(1 )投资回报率 (ROI) 评估是一种基本方法，用于根据 AI 计划相对于其成本的潜在财务回报对其进行优先排序。这涉及考虑有形收益(例如节省成本和创造收入)和无形收益(例如提高客户满意度和品牌形象)。预计能带来明确和快速投资回报率的项目通常会被优先考虑，尤其是在组织处于采用 AI 的早期阶段。根据潜在投资回报率对 AI 项目进行优先排序，可使企业专注于可能带来最大财务收益的计划，并为进一步的 AI 投资建立强有力的商业案例。

(2) 战略一致性评分涉及根据潜在 AI 用例与公司总体战略目标和优先事项的契合程度为其分配分数。这可确保 AI 计划直接支持关键业务目标并为组织的长期愿景做出贡献。优先考虑与战略目标高度契合的用例可确保 AI 投资集中在对公司成功影响最大的领域。

(3) 技术和操作可行性分析通过考虑数据的可用性、现有的基础设施、团队的技能和专业知识以及所需的总体资源来评估实施每个 AI 用例的实用性。这包括评估必要数据的质量、数量和可访问性，评估当前的技术堆栈并确定是否需要新工具或基础设施，以及评估团队的技能并确定是否需要外部合作伙伴或专业知识。彻底的可行性分析对于避免技术上太具挑战性或需要当前不可用的资源的项目至关重要，从而确保更高的成功实施可能性。

3 成功确定 AI 用例优先级的最 佳实践

为了确保优先排序过程能够选出最有前景的人工智能计划，企业应该遵循一些最 佳实践。

(1)在确定优先次序的过程中，必须让来自组织不同部门和层级的关键利益相关者参与进来，以确保认同和协调一致。

(2)企业还应该将精力集中在少数几个高优先级的机会上，而不是将资源分散到众多项目中。

(3)考虑短期利益和长期战略目标的平衡方法至关重要。优先考虑一些速赢项目可以展示早期价值并积聚势头，同时投资可能需要更长时间才能产生结果的更具变革性的举措。

(4)在评估用例时，重要的是要考虑与维护和支持相关的持续成本，包括培训、更新和维护人工智能模型的费用。

(5)在全面实施之前，从试点项目开始测试假设并收集反馈也是一个推荐的最 佳实践。

(6)鉴于人工智能的快速发展和不断变化的业务需求，优先排序过程应被视为持续的，并根据需要定期重新评估和调整。

(7)一个平衡的人工智能计划组合，包括速赢项目和战略性长期项目，对于在构建未来转型的同时展示直接价值至关重要。