随着数据分析和AI几乎可以进入现代数字业务的几乎所有部分,来自各种行业的领​​导者现在必须更好地了解这些新技术,以帮助推动采用,以保持相关和保持竞争力。

这不仅仅是将数据分析应用到决策中。这意味着要传达人工智能和数据分析的价值,推动数据驱动的文化,并帮助员工培养与数据打交道的必要技能。对于IT部门或更多数据驱动功能之外的许多高管和领导来说,这可能是一项令人生畏的任务。

幸运的是,有经验的领导者可以利用他们可能已经拥有的技能来帮助他们,包括设计、沟通和执行员工将落后的愿景的强大能力。事实上,领导者可以利用所有这些特点来帮助推动业务价值,并在他们的部门采用数据分析,同时增加他们自己对这些新技术的知识。

最近的一次INSEAD知识文章深入探讨这个话题,并就跨部门的高管如何成为数据和人工智能领导者提供了一些合理的建议。根据这篇文章,“你确实需要足够的技术知识来掌握与实施相关的可能价值、成本和风险,跟踪相关趋势,并激励数据科学和工程团队。但是,了解一切既没有必要,也不可能,所以不要期望了解一切。”

那么,什么可以你想做什么?往下读,了解成功的三个关键步骤:

1.知道你的“为什么”。

为什么要实现数据分析和AI的原因准备回答是将所有流行语留下的有效方法。据这篇文章称,“能够回答大问题是至关重要的,因为它达到了公司的愿景和框架的核心,框架在数据和AI中投资以及提供该愿景的解决方案,而不是作为独立能力。”通过了解“为什么”,领导人可以缩小数据分析的所有可能性到达那些真正支持业务并推动正确的结果的可能性。

2.建设你的团队

一个有效的团队应该通过为现有员工提供数据分析所需的培训,将新聘用的人才与最新技能相结合。建立一个由多种人才组成的团队可以帮助商业领袖从他们的数据分析和人工智能计划中获得更多价值。

3.定义你的路线图

在确定最佳解决方案时,将关键利益相关者和合作伙伴涉及“社交”问题是至关重要的,并不断提高您对您想要实现的目标的理解。从那里,选择正确的优先事项并专注于快速胜利可以是将人们带入船上的有效方法。据文章称,“在许多组织中,通常是建立最势头的简单应用程序,并帮助转换怀疑论者。”

要了解更多,请阅读完整的Insead知识文章,该中心还举办了一个关于该主题的按需网络研讨会。