在人工智能淘金热中，人们逐渐意识到：极端并不总是可持续的。追求登月计划的企业，例如构建无所不知的聊天机器人或行业转型解决方案，往往面临漫长的时间表和高失败率。同时，过度自动化重复性任务（例如在独立功能中部署 GenAI 代理来处理小规模流程，如票证解决或基本查询）带来的回报有限且递减。
缺少什么？被遗忘的中间 - 可操作的中层 AI 用例，可以解决特定的痛点，无缝扩展，并以比任何极端更快的速度推动投资回报 (ROI)。
但还有更大的图景：人工智能的投资回报不是一次性的突破。未来属于将投资回报视为累积的企业，通过相互关联的可操作 AI 计划网络建立。实现这一目标不仅需要以新的视角看待人工智能投资，还需要文化和组织向可操作性转变。
被遗忘的中间是什么？
企业通常从两个方面来采用人工智能：
人工智能登月计划：雄心勃勃、高风险的计划，例如无所不 秘鲁电话号码数据 知的聊天机器人（一种始终在线、始终准确的助手，可提供实时业务洞察和未来预测）或全行业转型。这些需要大量的研发投资、长期时间表和不确定的投资回报率。要获得更切实的提高投资回报率的方法，请探索这三种提高人工智能投资回报率的具体方法。
低级自动化：由基于规则的系统或基本 AI 自动执行的简单重复性任务，例如发票处理。这些自动化可以快速实施并节省大量时间，尤其是对于管理大量业务的企业而言。然而，它们的实用性通常仅限于孤立的用例。它们通常缺乏可扩展性，因为将它们适应新的工作流程或将它们集成到更广泛的系统中可能需要额外的努力。如果没有一个有凝聚力的战略，低级自动化可能会产生孤立的效率，虽然在特定情况下很有价值，但无法促进整个企业的转型。
被遗忘的中间层专注于运营中层 AI 用例：可扩展项目嵌入工作流中，解决具体、切实的业务问题。这些计划在敏捷性和影响力之间取得平衡，以更低的风险实现更快的投资回报。示例包括：
欺诈检测：现代欺诈检测使用人工智能来发现复杂的模式，如合成身份欺诈和跨境交易异常。这些可扩展的解决方案可减少误报、加快检测速度、降低成本并最大程度地降低财务风险。
需求预测：高级 AI 以更高的精度和可扩展性增强了传统需求预测。通过整合促销、天气和社会趋势等实时数据，企业可以优化库存、减少浪费并防止缺货。这些用例可实现更快的投资回报，并可跨团队和市场无缝扩展。
超个性化营销：人工智能驱动的洞察力使企业能够制定超目标营销活动，从而提高参与度和投资回报率。通过分析行为、偏好和购买模式，公司可以提供量身定制的优惠、个性化推荐和精准定时的营销活动。这些策略可以提高转化率、加深客户忠诚度并创造竞争优势。