如何避免AI项目的失败：5个确保数据成功的关键步骤

根据研究机构Gartner的数据，近三分之二（63%）的组织不确定他们是否具备正确的数据管理实践来支持人工智能（AI），这导致分析师预测到2026年，60%的组织将放弃AI项目。为确保AI项目的成功，以下几点建议至关重要： 让更多人接触新工具 航空业在使用AI方面有着丰富的经验。Masters所在的组织已经使用AI和技术多年，例如预测航班的乘客数量或分析运营数据。自2022年11月ChatGPT发布以来，AI工具变得更容易访问，非技术团队成员也开始意识到其潜力。Masters及其团队积极推广这些工具的使用，例如通过数据平台上的聊天机器人，帮助不同部门的员工提高生产力和业务运营效率。 回答关键业务问题 鼓励员工充分利用AI只是挑战的一部分，更重要的是确保他们有效地使用正确工具。Masters表示，一些AI应用的回报比较明确，如动态定价工具和预测维护，可以轻松计算出节省成本的效果。但在决策过程中利用AI改善流程时，回报却较为模糊。为此，他的团队集中精力在Databricks数据平台上，快速响应新技术和模型，准备回答未来的业务问题，如客户满意度调查和飞行体验反馈的结合分析。 建立统一的方法 随着各种技术供应商推动最新的AI系统和服务，组织内部容易出现选择混乱。Masters的组织建立了评估新AI工具的流程，每周由包括架构师、业务分析师和中央产品管理办公室的专家团队讨论提案，确保资源合理分配。“我们的副总裁级高管也会参与讨论，以确保技术符合整体业务战略，”他补充道。 充分利用现有平台 航空公司通常将客户数据和运营数据分隔存储在不同的系统中，这给跨业务领域的数据分析带来了挑战。Virgin航司通过Databricks的Unity Catalog整合了企业信息，使数据生成洞察变得更加容易。Masters指出，这种整合有助于航空公司动态调整运营策略，例如在出现中断时迅速应对旅客需求。“我们的团队现在可以深入到每个航班每天的具体情况，”他说。“这种精细度对我们来说非常革命性。” 持续培养好奇心 Masters从数据和AI探索中学到的关键教训是，数字领导者应少花时间在技术细节上，而更多地理解公司的业务。“数据团队有时会沉迷于平台和技术工具的世界，”他说。“但如今平台的集成度越来越高，技术和数据库连接也越来越简单。因此，重点应放在对公司业务的好奇心上，思考如何更好地利用数据。”通过这种方式，数据领导者可以更有效地去除噪音，专注于真正重要的事务，并激发团队的热情。 业内专家认为，Masters的经验和建议对于希望成功实施AI项目的组织具有重要参考价值。航空公司在数据处理和AI应用方面的进步不仅提高了运营效率，还展示了在大数据时代如何有效整合资源和技术。 Virgin航司是一家致力于创新的全球知名航空企业，其在AI技术的应用上表现出了前瞻性和灵活性。