人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现，为企业提供了具有变革性的解决方案。企业在引入人工智能或机器学习时，需要知道一些战略技巧。

机器学习正在迅速成为前瞻性CIO的试金石。在未来十年内，未能采用机器学习进行产品开发或业务运营的公司，将大大增加落后于更灵活的竞争对手的风险。行业专家认为，目前正处于机器学习的转折点，其将在未来十年内改变与数字世界的互动方式。

据McKinsey报道，在技术部门以外的人工智能采用大多处于早期的试验阶段，很少有公司大规模部署。因为他们无法确定投资回报率。但是目前，机器学习的使用案例在人才管理、销售和市场营销，客户支持等领域已经出现很多。专家认为，如果想要建立竞争优势，或者至少保持领先优势，CIO应该加快这些新兴技术的发展速度。

对于从零开始部署人工智能和机器学习的企业，Gartner建议先将数据科学和机器学习嵌入到每个部门，包括销售、营销、人力资源和财务等部门，而不是集中实现。当然，在初期的小型实验阶段，主要考虑的是使用特定的AI技术进行学习，而不是投资回报率。

鉴于目前数据科学专家人才的短缺，企业可以将“寻找”转为“培训”。Gartner建议，企业应该确定所需的AI知识和现有人才差距，制定合理的培训和招聘计划，为企业人才建立开启正确开端。

如果公司想要加快AI和ML的速度，或者不确定如何解决数据科学问题，可以将数据转储到数据科学平台（如Kaggle）中。那里有数据科学家、统计学家、数学家、软件程序员和其他喜欢专业人士组成的团队，他们将专注于企业的业务挑战。

另外专家提醒，获得正确的培训比完善数据模型更重要。

最后，根据Gartner的数据，作为CIO，你应该考虑将人工智能和机器学习作为一种手段进行推广，说服CEO和董事会在战略中引入这些手段，从而打破和重塑现有的商业模式。毕竟，成功的机器学习操作可能是企业未来的关键。