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擂響戰鼓，開啟征程

推廣人工智能和高級分析應用并構建相應能力通常需要兩到三年的時間（參閱圖3）。在新征程開啟之前，消費品公司需采取一系列舉措來避開常見的障礙并確保此戰略快速實施。

1縮小范圍，精準發力

消費品公司需要重點發展幾項應用。若同時啟動十到十五個項目，很可能會一直陷入概念驗證階段。部分原因在于，負責這些項目的高級經理們的注意力過于分散。事實上，那些專注于少數機會（具有最大可行性和潛在影響的機會）的公司更有可能完成大規模推廣。例如，一家全球化的時尚品牌聚焦于兩個重點領域：與消費者開展個性化互動和門店的個性化產品配搭能力。這使該品牌能夠在數據科學和IT資源方面精準投資，同時確保了公司高層的充分參與，使項目取得成功。

2獲得高管層的支持

在發起任何應用之前，消費品公司需要確保它們可以獲得相應的推動力。高層管理人員（一般指國家層面或品牌層面的總經理或更高級別）應該秉持開放的態度——在部門或地區發起和試用新應用，而高級業務主管應投入20％到30％的時間來把控大局。消費品公司也應該著力確保協助落實應用場景的本地團隊保持熱情，因為提供端到端的人工智能和高級分析解決方案會加重他們的工作負擔，而且在這個過程中也會顛覆企業固有的工作習慣。

3自建還是購買？

許多供應商提供了可以解決特定問題的人工智能和高級分析軟件，這些軟件是現成或半定制的。雖然現成的解決方案具有速度優勢，但代價卻是放棄知識產權。現成的方案不具有定制解決方案的某些功能，亦不具備公司自行研發解決方案所能收獲的內部認知。消費品公司應盡早確定最適合采用現成軟件的領域以及最適合自行開發解決方案的領域（只要他們擁有知識產權，也可與合作伙伴聯手）。這些決策應基于流程的重要程度以及公司相比供應商的數據優勢（參閱“自主開發還是購買？巧解人工智能難題”）。例如，一家化妝品公司選擇打造一套定制方案，用于在具體環境下預測特定品類的市場趨勢。得益于自主研發，這家公司能夠完全掌控這一工具，甚至有朝一日可將其轉化為競爭優勢。

4滿足市場的具體需求

消費者行為、數字生態系統和獲取數據資產的渠道在各主要市場中的演變截然不同。企業需要盡早應對市場的具體限制或要求，否則在設計和實施階段可能會有停滯不前的風險。

5厲兵秣馬，未雨綢繆

大規模部署人工智能和高級分析解決方案通常需要企業構建全新的技術環境（反饋、存儲和維護算法）、適應當前的生態系統（如替換運營等關鍵職能部門現有的專家系統）、統一數據結構和分類法。在原型階段不必采取這些行動，但若企業不希望在首個試點應用成功后，面對全盤推翻重來的局面，就應該厲兵秣馬、未雨綢繆。比如，雖然在對需求預測解決方案進行原型設計之前，清理和構建全球單品庫存（SKU）數據庫并非必要，但初步擬定統一的分類標準來定義相關產品是很重要的。

6乘風破浪，革故鼎新

系統地引進人工智能和高級分析解決方案給現有的決策流程帶來了挑戰，在某些情況下可以大大縮減甚至完全省去完成某些任務所需的時間。例如，一家奢侈品公司發現，高效的需求預測引擎將其供應鏈部門用于計劃日常需求的時間縮減了60％至80％。為了避免組織阻力，公司需提前與員工進行有效的溝通，明確解釋人工智能和高級分析會帶來的影響，并讓團隊了解這些應用將給他們的工作崗位和工作方式帶來哪些變化。

部署人工智能和高級分析應用可以在短期內獲得顯著效益，然而于消費品公司而言，更廣泛的機遇在于這些應用將幫助公司把消費者置于運營模式的中心。借助人工智能和高級分析，消費品公司可以將與消費者相關的數據轉化為商業洞察，然后將商業洞察分享到整個組織——從產品設計到供應鏈，再到營銷和銷售。

要實現這一目標，僅僅對人工智能和高級分析進行投資是不夠的，企業還需要大刀闊斧地改造整個組織的工作方式，從董事會層面的決策到車間運營。這是一個漫長的過程，但消費品公司可以將目標聚焦于少數應用，力求精準出擊、穩扎穩打，并且從始至終、堅定不移地推廣這些應用，以此打響全面應用人工智能和高級分析的新征程。