据报道，目前正与其前200名客户中的90%合作进行人工智能实施，并有超过4600个人工智能项目在进行中。公司在全组织范围内实施人工智能的战略关注了项目中受影响和考虑的六个领域。
人工智能战略与工程专注于设计和实施符合特定业务目标的人工智能策略和架构。这些包括对 AI 代理、专有平台和专门为 AI 工作负载配置的基础设施中的第三方工具进行编排。一个总体战略将带来一致的、以企业级 AI 为先的运营模式。
人工智能数据涵盖企业数据的准备，涵盖结构化和非结构化数据，该领域的流程包括开发面向人工智能的数据平台。Infosys 指的是“人工智能级”数据工程实践，如数据指纹识别和合成训练数据服务。其目的是将孤岛化的数据资产转化为分析和预测系统的可靠输入。
流程人工智能专注于将人工智能代理整合进业务流程，必要时重新设计工作流程，以便人工智能代理与人类员工更好地协作。其目标是提升整体运营效率，无论业务职能如何。
遗留现代化则是将 AI 代理应用于现有技术栈的分析和解读，并可能逆向工程遗留系统，以更好地推进 AI 现代化项目。总体目标是减少技术债务，并在 AI 被释放时提供更高的响应速度。
物理人工智能延伸到工作场所的产品和设备。这包括将人工智能嵌入硬件系统中，比如那些收集传感器数据、解读这些数据并在物理世界中行动的系统。这一广义定义涵盖了数字孪生、机器人技术、自主系统和边缘计算。简而言之，它是数字智能与实体运营的整合。
人工智能信任涵盖治理、安全和伦理，涵盖风险评估框架、政策制定、人工智能测试及整体技术生命周期管理。
给商业领导者的启示
尽管企业领导者可能已经与 Infosys 以外的其他服务提供商建立了合作关系，但公司划定 AI 实施所需行动领域的战略具有显著价值。上述六个领域提供了实用参考点，任何组织都可以用于规划项目，或监控和评估正在进行的实施工作。其中，数据准备是核心。人工智能系统依赖于数据质量和一致性，因此投资于数据平台、数据治理和支持模型的工程实践是人工智能项目的核心原则。
将人工智能嵌入工作流程意味着有时需要重新设计员工的工作方式。领导者应了解人工智能代理与员工的互动方式，并衡量绩效提升。既可以对已部署的技术，也对迄今为止的工作方法进行更改。如果是后者，则需要对受影响员工进行再培训和教育，并伴随费用。
遗留系统问题需要密切关注，因为许多组织运营复杂的资产，限制了 AI 提升运营所需的敏捷性。AI 工具本身可以帮助分析现有依赖关系，甚至规划现代化方案，理想情况下，可以分多个阶段或分阶段进行。
物理作与数字系统日益交汇。对于拥有实体产品的公司，如制造或物流，将人工智能嵌入设备和设备中可以提升监控和设备的响应速度。这将需要 IT、OT、工程和运营团队之间的协调，尤其应咨询业务线领导者。
治理应伴随任何规模的人工智能实施。风险评估、安全测试、安全政策制定以及 AI 专用护栏的设计应尽早建立。对人工智能的监管审查日益严格，尤其是在处理敏感数据的行业，无论数据来源——无论是 AI 还是其他——企业中的数据丢失或管理不善，都适用法定处罚。清晰的问责结构和文档有助于降低运营和声誉面临的风险。
综合来看，这些领域表明人工智能的实施更多是组织层面，而非纯粹的技术层面。成功依赖于领导层的一致性、持续的投资以及对能力缺口的现实评估。快速转型的说法应谨慎对待，当战略、数据、流程设计、现代化、运营集成和治理并行处理时，更有可能获得持久成果。
（图片来源：theqspeaks 的“Infosys，班加罗尔，印度”，采用 CC BY-NC-SA 2.0 授权。）
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