評估並排定 AI 投資的優先順序
在整個組織中採用 AI，代表著進行大量投資。 不過，投資 AI 專案時，需要保持與大部分投資不同的觀點。 如果您運用 AI 來改善或自動化現有的流程，則可以直接以傳統方式衡量投資報酬率 (ROI)。 但有些 AI 計畫的特性，讓您難以預估其成本和優點。
首先，除非預先投資，否則根本無法衡量大部分 AI 模型的效率。 在您備妥資料並完成模型訓練及測試之前，很難預測模型的精確度及其業務影響。 此外，也很難預測模型所需的長期維護量。 個別模型可能在一段時間後得以改善，您很難事先預料。
對於 AI 方案，您的思惟必須像風險資本家一樣。 這意味著願意在不確定性下進行投資和承擔冒險。 但您不需要對情況進行猜測。 相反地，您可以使用架構來協助設定 AI 投資的優先順序。
什麼是 Microsoft 的地平線架構?
在 Microsoft，我們使用「以層級為基礎」的架構來評估和排定 AI 投資的優先順序。 地平線架構是將開發計劃分成稱為「地平線」階段的方法。 AI 計劃有三個層級，範圍從改善核心業務功能到建立全新的收益流。 特定應用程式的風險和不確定性取決於公司的 AI 成熟度、規模、業務目標等等。
層級 1：執行 (操作並最佳化核心業務)
並非每個 AI 應用程式都牽涉到革命性變更。 事實上，使用 AI 來改善或自動化行現有的程式，對於維持競爭力是不可或缺的。 層級 1 (H1) 代表最佳化核心業務功能的 AI 計畫。
例如，您可能涉足電子元件製造。 雖然您可能每小時可手動檢查 100 個零件的品質，但具有影像辨識功能的 AI 模型可以每小時檢查 1000 個零件。
層級 2：成長 (改善市場定位)
層級 2 (H2) 計畫善用新興商機。 這些計畫可能會建立新的服務或新的客戶體驗。
例如，電子產品的製造商可能會使用 IoT 來收集操作資料，並使用 AI 來建議最佳的維護時間。 這些計劃有助於提供全新的客戶體驗，並協助製造商建立與競爭對手的差異化。
層級 3：轉型 (變更市場定位)
層級 3 (H3) 牽涉到顛覆性和創新的新業務模型。 這些是創新的應用程式，可能跨產業界限或甚至建立新的客戶需求。
例如，同一位電子製造商可以銷售「電子產品即服務」，這表示其使用 AI 模型來預測哪些電子裝置最適合您目前的系統和需求。 最後，公司銷售個人化服務，而非單一產品，以建立新的收益流和商機。
接下來，讓我們看看如何使用優先順序方格來套用地平線架構。