使用人工智能有很多好处，质量领导者通常可以认为这些好处几乎是立竿见影的。
在对质量管理中突出的 AI 用例进行研究时，Gartner 确定了 15 个基础用例。Gartner 分析师从多个维度对这些用例进行评分和汇总，以计算实施可行性和商业价值。在最终确定分数后，出现了一个令人惊讶的发现。没有一个用例被评为组织“可能获胜”——这意味着，没有一个确定的用例被视为同时具有高商业价值和高可行性。
整个组织中 AI 的部署较少是有道理的，因为在质量管理中使用 AI 并不存在轻而易举的胜利。因此，领导者不应为了快速取胜而选择看似更简单的 AI 用例。事实上，对于希望管理风险并提高运营效率的质量组织来说，AI 之路将需要大量规划才能取得成果。
现实：人工智能在质量方面的现状
尚未实施人工智能的组织不应感到落后或被迫快速投资。对于许多组织而言，近年来，供应中断、法规和重 贝宁电子邮件列表 大财务限制等紧迫问题比人工智能等战略投资更重要。但现在是开始制定计划和进行试验的时候了。
首先，实施人工智能需要在实施的几乎每个步骤中实现有效的数据管理和跨职能协作——这是质量领导者历来面临的困难。为了克服这些挑战，质量领导者需要具备处理数据的精通人才、战略投资、周到的规划和对组织变革的承诺。
了解要追求的确切用例也至关重要。AI 可以嵌入到监管、供应商、设计、制造、物流和上市后监控等用例中，从而推动价值。通过采取有针对性的方法，组织可以制定战略，使其组织走上利用 AI 实现成果的道路。
关于作者：
Arnela Iseric是 Gartner 供应链实践质量研究团队的研究负责人。她与职能领导及其团队合作，深入研究他们面临的紧迫挑战，提出实践者可以借鉴的最佳实践和实用工具。