组织在处理人工智能时所采用的习惯能够加速它们的使用——或者减慢它们的速度。
最成功的公司和政府(他们说他们现在正在使用人工智能，而不仅仅是试验或试验)也更有可能报告他们在解决这个问题时遵循四个关键的习惯。
在最近一项针对600家组织的人工智能计划的调查中，现在正在使用人工智能的组织在许多情况下表现出一种或多种习惯，这些习惯使它们与众不同，并推动它们向前发展。
没有单一的习惯会导致成功或停滞——但拥有多个好习惯可以提升一家公司，让它更有可能经受住人工智能项目可能遭遇的不可避免的挑战。
尽可能多地采用这些习惯，从人工智能实验的成功到让人工智能成为你的组织中常用的东西。
成功的组织更有可能从一个专责小组开始，监督所有人工智能活动。这样的团队最好是从业务的大多数部门中吸引参与者，并且团队中有以不同方式思考的人。最成功的公司在团队中雇佣了最多的人员，包括人工智能研究人员、人工智能工程师、数据科学家、机器学习专家、数据工程师、应用程序设计师、软件开发人员、战略家和项目经理。
在人工智能领域，高效的组织更有可能将特定且有影响力的利益相关者分配给人工智能项目，通常包括公司内部的c级高管。我们最近的调查显示，超过四分之三的使用人工智能的组织表示，他们已经指派了高层的利益相关者来负责人工智能项目的绩效，让这些利益相关者有责任满足绩效指标，并对人工智能项目的绩效负责。相比之下，不使用人工智能的企业更有可能表示，他们让业务部门对人工智能的成功负责。
这种习惯的一部分是将预算责任分配给c级或同等级别的执行人员。目前，超过40%使用人工智能的组织将预算分配给了企业职能部门，而没有使用人工智能的组织中，只有34%的组织遵循这一做法。
尽管企业尽可能多地探索人工智能项目很诱人，但更成功的组织会将资源和规划集中在最有前途的机会上。从长远来看，更窄的关注范围使组织更有效。
事实上，如今，那些在开发试验和概念验证(POC)方面投入较少精力的组织，更有可能在其业务中有效地利用人工智能。相比之下，目前没有雇佣人工智能的企业一直在进行更多的POCs，结果显示，如今雇佣人工智能的企业在调查所问的每一类人工智能应用中，都进行了更少的POCs和试点。
执行财务或风险分析和实践仔细的项目选择是使用人工智能成功的关键习惯。大约有50%的组织在对他们的人工智能工作进行财务或风险分析时报告说，他们现在正在使用它。我们认为，这种纪律和严格与成功的努力是相辅相成的。
一般来说，那些能够最好地捍卫和促进这些活动的组织，正在采取计算价值的步骤:1。建立比较性能的基线2。确定要分析的关键测量值。在项目的整个生命周期中对它们进行详细的跟踪，这些业务可以表明它们能够更好地实现主管和发起人已经确定的目标——或者它们可以表明为什么没有实现这些目标，以及如何通过其他方法改进性能。
人工智能将继续作为软件和服务的一个主要的新方面为组织服务。它将对It部门产生深远的影响，并对整个业务产生重大影响。这些习惯需要并受益于长期的承诺，它们也会促进长期的回报。虽然组织中的高层管理人员常常对人工智能带来的好处失去耐心，但他们也将受益于采用这些通用方法来改善未来的整体项目和产品性能。