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企业有效采用人工智能的七个步骤

2021-11-23新睿编译

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许多企业高管如今意识到,其业务如果要在未来获得成功可能取决于有效实施人工智能战略的能力,以跟上人工智能驱动的快速数字化步伐。
       很多企业希望利用人工智能的巨大优势,其中包括提供数据驱动的洞察力、提高产品与市场的匹配度、降低运营成本以及提高客户满意度的能力。然而,很多人没有意识到企业真正需要什么才能为采用人工智能技术做好准备。文化和技术转变可能具有挑战性,但其回报可能意味着会有意外收获。 
 
       问题是如何以最佳方式实施人工智能。以下步骤可以帮助企业克服成功采用人工智能的障碍。
  
1.确定希望通过人工智能解决的业务挑战

       人工智能可以做很多事情,而企业负责实施特定人工智能解决方案的团队需要首先从挑战和机遇两个方面审视业务的驱动因素,以及人工智能如何应用于这些驱动因素。这种方法使团队能够根据业务案例的价值衡量使人工智能工作所需的时间和投资。 
 
       此时,企业开发人工智能的团队还应密切关注内部可用的数据以及数据检索的难易程度。如果有可靠的人工智能用例要实施,但没有必要的数据集来支持该计划,那么将无法推进人工智能实施。

       需要记住的是,遗留和分散的IT系统使访问信息变得困难,人工智能开发团队可能需要确定企业数据收集方面的差距。对其数据策略的评估将涉及企业的法律委员会、IT部门以及需要准备并提供数据以进行分析的其他部门。

2.优先考虑人工智能用例来执行试点

       一旦企业的团队列出了采用人工智能的挑战和机遇列表,就可以对顶级人工智能用例进行优先排序,并为每个用例制定详细的采用路线图。这个过程包括评估他们的技术可行性和业务投资回报率。此时,IT团队将开始更详细地探索案例的复杂性和成本。

       人工智能实施团队应该从一个有意义但易于完成的用例开始执行试点。这将使企业从一开始就看到人工智能的早期胜利,从而使团队更容易获得领导层的支持,以便将来在企业中扩展和扩展他们的人工智能工作。

3.为企业采用人工智能奠定基础

       人工智能不仅仅是拥有正确的数据或选择正确的算法来推进,而且是一个强大的机器学习基础设施,它可以承载企业设计、测试和构建新的人工智能应用程序所需的一切,并有效地支持现有的人工智能解决方案生产。

       在技??术方面,此类基础构建在云平台中(例如AWS、微软Azure、谷歌云平台等),或作为混合系统,其中基础设施的特定部分同时托管在内部部署设施和云平台中。它们应具备填补现有数据和机器学习管道中的任何空白所需的所有技术、选定的机器学习工具设置和配置模板,以使企业能够释放机器学习工程的全部潜力。

       建立强大的人工智能基础还涉及投资人工智能文化。企业应准该备好在各个部门主动创建人工智能用户群,以促进整个企业范围内的知识共享和人工智能传播过程。

4.在试点用例之外扩展人工智能计划

       一旦成功运行了一个规模较小的试点并建立了坚实的人工智能基础设施,就可以通过在选定部门引入更多人工智能用例来开始扩展人工智能。

       此时,企业人工智能开发团队和其领导层都应该对人工智能解决方案的范围、可衡量的结果和指标有所了解。有了这些信息,应该更容易鼓励不同的业务部门开始识别人工智能可以解决的持续问题,提出实施人工智能战略和独立执行人工智能计划的方法。

       企业的人工智能团队应该准备好在他们自己的迭代中支持业务部门,从构思到生产,并根据确定的差距和专业知识,投资资源来改善整个组织的工程和实验文化。

5.建立流程以促进企业采用人工智能

       企业实施和扩展人工智能不仅需要技术基础,还需要与预定义的指南保持一致的文化和流程。

       建立内部人工智能/机器学习用户组是促进知识共享和传播的关键。人工智能团队应该能够联系企业各个业务部门来解释人工智能的好处,并在下一步中建立研究人工智能机会、收集和分析数据、建立技术基础以及与其他部门合作的流程 以实现共同的人工智能愿景。

       需要记住的是,任何人工智能解决方案还涉及人类智能和学习。在重要里程碑或定期安排回溯,以查看人工智能过程中哪些有效以及哪些可以改进。成功的人工智能项目应该可以为企业节省资金、增加销售额并改进产品和服务。定期评估经验教训将帮助企业实施其他人工智能项目并改善企业的成果。

6.概述组织结构以推动人工智能转型

       在围绕特定部门的人工智能用户群体建立流程的同时,企业应努力调整其组织结构,以促进人工智能转型。  

       企业采用的方法可能因其业务规模和目标而异,但建议围绕一个集中的人工智能中心调整自己,负责与选定的业务部门合作开发人工智能采用框架。该中心将提出管理企业内部人工智能项目的政策,例如数据收集、数据访问、建立和跟踪关键绩效指标的政策、内部培养工程人才或聘请外部顾问、培养产品管理专业知识、支持长期人工智能创新程序等。

       人工智能中心的主要目标是确保人工智能项目不受官僚主义和业务部门繁文缛节的阻碍,而是通过顺畅的流程、高效的运营渠道和支持性的管理人员实现。

7.在人工智能成功的基础上继续发展

       人工智能首先是一种创造价值的工具。一旦企业成功实施了多个人工智能试点,就必须继续取得成功。与各个部门合作,将人工智能可以解决的持续问题归零;支持他们的人工智能战略、构思、人才获取和项目执行;改进组织范围内的数据和机器学习基础设施;培养具有人工智能/机器学习意识的工程团队并改善他们的工程文化。最终,企业将能够执行新的战略人工智能用例,创造新的收入流并开发新的商业模式。

       让人工智能为特定用例工作可能很困难。在企业中扩展和采用人工智能是一项重大挑战,但值得投资。通过以上列出的步骤制定人工智能策略,可以使企业更轻松地进行转型。
 
责任编辑:程玥
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