企業(yè)必須分析和理解在其運營中實施AI的不同方法。

在技術領域，人工智能(AI)是一個流行的術語。通過學習算法，其被認為有能力改變?nèi)魏涡袠I(yè)，并為企業(yè)提供光明的未來。這項突破性的技術可以通過創(chuàng)建日常數(shù)據(jù)，幫助提高客戶決策管理、預測、質(zhì)量保證制造和軟件代碼的生成。

當將AI軟件集成到組織的運營中時，必須確保其滿足組織的需求。可考慮采取以下行動來實現(xiàn)AI:

1、學習AI

花點時間了解一下當代人工智能的能力。如，可利用大量的在線數(shù)據(jù)和工具，以熟悉人工智能的基本思想。此外，還建議看一些在線教程和遠程研討會，作為開始學習AI的簡單方法，并提高對企業(yè)內(nèi)部機器學習和預測分析等科目的知識。

2、確定使用AI解決的問題

對于每個組織而言，一旦熟悉了基礎知識，下一步就是開始探索各種概念。考慮如何使用AI軟件增強當前產(chǎn)品和服務的能力。更重要的是，組織應該考慮到AI可能幫助解決業(yè)務問題或提供切實利益的特定用例。

3、尋找合格的候選人

將廣泛的機會集中在實際AI項目部署的用例上至關重要，如發(fā)票匹配、基于物聯(lián)網(wǎng)的人臉識別、老化設備的主動維護或客戶購買模式。要有創(chuàng)意，讓盡可能多的人參與到這個過程中來。

4、試點AI項目

人們認為，需要一個由AI、數(shù)據(jù)和業(yè)務流程專業(yè)人員組成的團隊來收集數(shù)據(jù)、設計算法、部署科學控制的版本，并分析影響和風險，從而將AI軟件采用的候選項目轉(zhuǎn)化為實際項目。

5、創(chuàng)建工作組

為了避免出現(xiàn)“垃圾進，垃圾出”的情況，在將機器學習整合到企業(yè)之前，創(chuàng)建一個工作組來整合數(shù)據(jù)。為了確保數(shù)據(jù)的正確性和豐富性，以及包含ML的所有必要維度，建立一個跨[業(yè)務單元]工作組、集成多個數(shù)據(jù)集并消除差異是至關重要的。

6、建立批判性的理解

早期AI項目的成功和錯誤有助于更好地理解整個業(yè)務。要認識到，分析數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的后視鏡報告是建立理解基線的必要條件，因為它們是通向人工智能之路的第一步。

7、從小事做起

不要試圖一次性處理太多的數(shù)據(jù)，先將AI應用于一小部分數(shù)據(jù)。從小事做起，利用AI逐步證明其價值，收集反饋，然后根據(jù)需要進行擴展。選擇一個想解決的具體問題，讓AI專注于它，并向它提出有針對性的查詢，而不是向它灌輸事實。

8、考慮AI系統(tǒng)的存儲需求

一旦少量數(shù)據(jù)樣本開始增長，就必須考慮AI系統(tǒng)的存儲需求。獲得研究成果需要改進算法。但是，如果沒有大量數(shù)據(jù)來幫助開發(fā)越來越精確的模型，AI系統(tǒng)就無法滿足計算目標。因此，在設計AI系統(tǒng)時，應該考慮快速、優(yōu)化的存儲。

9、在日常工作中加入AI

由于AI提供了額外的信息和自動化，員工有了將AI融入日常活動的工具，但不是讓AI取代他們。企業(yè)應該對技術如何解決工作流程中的問題持開放態(tài)度。

10、發(fā)展平衡

建立一個AI系統(tǒng)需要平衡研究項目的需求和技術的需求。企業(yè)必須為網(wǎng)絡、存儲和圖形處理單元(GPU))分配足夠的帶寬。另一個有時被忽視的方面是安全。

AI一直在改變企業(yè)的運營，并被證明是一個不變的價值。其大大降低了運營費用，簡化了企業(yè)流程并實現(xiàn)了自動化，增強了客戶溝通，并保護了消費者數(shù)據(jù)的安全。