“AI Ready 即一个组织为有效利用人工智能（AI）构建竞争力而做好全面准备的状态。这种准备涉及到战略、技术、数据、流程、人员和文化等多个方面。”
大部分企业在 AI 应用方面还存在许多限制和挑战，包括组织创新意识不够、人员学习能力没跟上、缺乏足够的数据知识、缺乏统一的软硬件系统支持等。因此，企业做好 AI Ready 作为接入 AI 大模型的第一步显得非常重要。
对于考虑采用 AI 技术的企业来说，确定 AI 准备程度是成功的关键。您的企业在 AI 成熟度方面处于什么位置？评估和提升 AI 准备程度需要采取哪些步骤？让我们来探讨衡量企业 AI 准备程度的关键方面，以及如何根据行业标准进行基准测试。
1. 人工智能准备情况评估：清单
要评估您的业务目前在 AI 方面的状况，进行 AI 准备情况评估非常重要。这需要一份全面的清单，涵盖技术基础设施、数据治理、战略协调、人才可用性和文化适应性。
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您是否拥有支持人工智能计划所需的数据基础设施？
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您的数据治理政策是否到位，以确保质量和合规性？
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您的业务战略是否与 AI 目标一致？
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您是否拥有适合 AI 集成的人才和技能？
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您的公司文化是否已准备好接受人工智能带来的变化？
2. 了解你的人工智能成熟度阶段
了解您的业务属于 AI 成熟度的哪个阶段至关重要。通常有四个阶段：初创、新兴、先进和领先。每个阶段都描述了 AI 融入业务流程的程度、所用 AI 解决方案的复杂程度以及实现的 AI 驱动成果的水平。
3. 以行业标准为基准
与行业标准进行对比有助于了解您的 AI 准备情况与竞争对手和整个行业的比较情况。这种洞察提供了符合最佳实践的改进和采用路线图，并确保您的业务在 AI 采用方面不会落后。
1. 做好IA信息架构基础设施
IA 即信息架构，指企业如何正确有序的组织企业的数字信息，以方便用户（或者 AI）更好的定位、导航、查询到相关的正确的信息。(了解更多 IA 信息)
IA 强大的技术基础设施是 AI 准备的支柱。这包括拥有可扩展的云平台、数据仓库和高速计算能力，以处理 AI 算法的需求。此外，企业需要投资 API 和集成工具，以使 AI 解决方案能够与现有系统和数据源和谐地协同工作。
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可扩展且安全的云存储
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高性能计算资源
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数据管理和集成工具
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合理的IA 信息架构
2. 培养AI企业文化和员工队伍
一支精通 AI 的员工队伍对于培养创新文化和确保成功采用 AI 至关重要。首先要教育员工了解 AI 的潜力以及它如何提升他们的工作效率。持续的培训计划和激励措施可以激励员工接受 AI 工具，而聘用具有专业 AI 技能的新人才可以弥补知识差距并提高竞争优势。
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投资人工智能教育和技能发展
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吸引和留住人工智能人才
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为人工智能项目创建跨学科团队
3. 投资正确的AI 场景和解决方案
投资正确的 AI 解决方案意味着要确定能够满足特定业务需求并带来切实利益的技术。至关重要的是要严格评估 AI 产品，考虑互操作性、可扩展性、供应商支持和解决方案的业绩记录等因素。此外，参与 AI 社区可以让企业及时了解可能改变其行业格局的新兴技术。
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根据业务需求评估人工智能技术
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选择可扩展且适应性强的 AI 解决方案
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紧跟新兴人工智能创新
4. 采纳正确的技术架构和实施方案
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明确目标：了解您想要使用AI做什么以及您能够使用AI做什么。确保拥有正确的愿景、领导力和知识工作者来定义、识别和执行用例流程和期望结果。
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良好的文档：明确定义、创建、维护或废弃流程，以实现AI就绪。
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责任制和协调一致：流程所有者对其控制的流程有全面的了解和管理权。利益相关者由流程所有者任命、召集和协调。所有利益相关者在应用机器智能时都有发言权。
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优先排序：在多个维度上定义优先级，包括复杂性、风险、工作量、内部与外部服务、KPI或OKR、技能与意愿、责任-道德-可持续性等。
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自动化：自动化手动流程对于创建将智能注入数据端点的上下文管道至关重要。消除手动流程可以降低风险、降低复杂性、提高价值实现速度和创造规模。
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数据：数据对于将人工智能转化为信息和可操作成果至关重要。访问数据必须是人工智能的优先事项，包括信息系统记录、元数据、主数据、参考数据、标签和日志。
为了做好AI准备，需要进行系统性的转型，涉及人员、流程和平台。这需要拥有熟练的数据科学家、机器学习专家和非技术人员，他们能够利用人工智能的洞察并将其应用于各种角色。同时，需要培养好奇、开放和学习的文化，并得到强大的合作伙伴和供应商的支持。同时，必须尊重道德考虑并保持强大的数据治理。
"AI Ready"指的是企业在数据系统方面为应用人工智能做好准备的状态。准备充分的数据系统可以提供高质量的数据，并将企业的专业知识和内核信息沉淀下来，以供AI模型学习和理解，从而为企业提供个性化和针对性的服务。
有三个原因解释了为什么要做好数据的"AI Ready"：
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数据丰富性：AI大模型需要大规模的数据信息作为输入，以便调用其中的知识和信息。通过准备充足的数据，企业可以为AI模型提供丰富的养料，使其具备更广泛的知识库存，提高模型的效果和表现。
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数据质量：数据的质量对于AI模型的效果至关重要。企业自身拥有的专业知识和数据是AI模型的核心养料。只有提供足够质量和数量的数据，才能让AI模型进行二次训练和微调，以更好地适应企业的需求和业务场景。
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数据系统统一性：数据分散和业务系统多样化会导致数据难以一键导入到AI模型中。建立统一的数据系统可以解决数据分散的问题，使数据更易于整合和利用。这样，企业就能更好地将AI模型引入到业务场景中，实现AI的应用和改造。
数据从原始形式到分析形式的生命周期包括数据治理、清理、管理和分析。在应用人工智能方法时，必须以最佳方式准备输入数据以减少算法偏差，因为有偏差的输出是有害的。构建可提高效率的人工智能就绪数据框架有助于提高透明度和可重复性。人工智能应用的路线图涉及应用专门技术来输入数据，此处建议了其中一些技术。这项研究强调了在为人工智能应用准备数据以减少偏差时需要考虑的数据管理方面。
引用自： https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1532046424000728
在实现"AI Ready"的过程中，在数据准备方面以下几点是关键的：
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数据捕获和存储：确保企业的数据能够被有效地捕获和安全地存储。这需要建立可靠的数据采集和存储系统，以确保数据的完整性、准确性和可访问性。
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数据清洗和分析：对数据进行清洗、分类和深入分析，以提取对业务发展具有指导意义的信息。这可以通过使用数据分析工具和技术来实现，例如机器学习和数据挖掘技术。
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知识管理系统：建立一套完善的知识管理系统，以保证企业知识的有效管理和共享。这可以包括知识库、文档管理系统、协作平台等，以便团队成员能够共享和利用企业内部的知识资源。
通过这些步骤，企业可以将数据转化为知识，并确保知识能够在企业内部自由流动。这为企业提供了基础，使其能够更好地应对AI的挑战和机遇，为AI的应用和发展打下坚实的基础。同时，这也为企业在数字化转型的过程中提供了更多的机会和竞争优势。
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Gartner: Get AI Ready
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Feishu: AI Ready
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