五步走框架搭建起正确应用人工智能的路径

我们的调查概述了目前人工智能在公用事业企业中的计划与应用情况。结果表明，尽管已经意识到了人工智能的潜力，但公用事业还没有做好准备，不确定如何充分挖掘人工智能的潜力。过去，各企业缺乏可用的数据和承担风险精神，现在，它们缺乏对人工智能的战略重视和能力，缺乏对人工智能的关注与发展方向。为解决这些问题，我们开发了人工智能五步走的应用框架，强调短期效率和与长期创新路径的结合。

1. 接纳改变
拥抱人工智能与新型能源系统

到2030年，能源体系将在今天的基础上改头换面。例如，有天然气和电力这样的单一行业运营模式，也有混合行业运营模式，例如用电力生产天然气(反之亦然)等。行业复杂程度提高，对新的技术和商业模式也提出了要求。人工智能将会成为关键发展动力。

2. 做出决策
关注人工智能的盈利潜力

在这一阶段要做出决策。公用事业需要接受这样一个事实：想在人工智能领域占据优势地位，企业必须大胆创新。明确用例，基于以下三点分出优先级：核心或非核心业务、应用复杂性(软件是否需要自主开发？)以及效率提高程度(根据短期或长期路径)。

接下来开始培养相关能力。在这一阶段，最基础的内部技能包括为准备数据和产品应用的专业知识。人工智能只是一种技术，初期，企业可以学习或购买这种技术；但从长期看来，依赖现有技能只能对装备进行微调，提高效率，并不能开发出新的商业模式。

现阶段也需要确保相关数据库资源。这就意味着企业要对非人工智能主要目标的资产中获得的数据集进行战略投入。人工智能可能成为企业数据战略中必要功能。

3. 迅速采取行动
启动快速见效的人工智能项目

快速见效的小型人工智能项目是在工作中学习人工智能的好方式，也为长期模式的建立打下基础。首先，将用例细分到邮件分类自动化等工作，在有了一定经验之后，再朝着更远大的目标前进。

要使用现成的人工智能方案快速见效，然后领先于竞争对手迅速行动，保持成功势头，增强自信心。与此同时，不要忽视更远大的战略目标：遵循一套明确的技术和产品战略，避免在公司不同的业务领域中混搭出相互不兼容的软件程序。

4. 构建优势
拓展人工智能能力

在快速见效之后，下一个目标就是积累资源，开发更为长期、更为创新的全方位人工智能模式。

能力构建应当以人为中心。如果没有优秀的员工，人工智能的潜力就无法完全开发出来，所以人工智能专业知识技能就尤为重要。如果想成为创新者，企业就需要培训或者寻找拥有开发内部算法技能的人才。内部算法是竞争力的关键资源。

为了支持高级人工智能的转型，企业还需要变革管理、加强沟通与培训。另外，企业的数据运营可能仍较为顺利，或许也是时候考虑使用或者开发前沿技术了，例如基于小数据的革命性的人工智能。

5. 大胆设想
扩大规模、勇于创新，占据人工智能的优势地位

拥有成功的人工智能项目、关键人员和基础设施之后，企业就需要扩大规模。网络整体效应对于人工智能来说是重要的成功因素：长期而言，缺少规模效应的方案竞争力不足，所以要快速行动。

接下来，要在非核心领域开展人工智能项目。大胆假设，小心求证，利用可协调的快速见效项目迅速打开局面。找到新的用例、使用新的数据库、利用以往经验开发更为复杂的模式，然后升级这些模式。不断重复上述步骤，实现技能优化、效率和创新持续提升的良性循环。