企業(yè)應該如何采用人工智能?

人工智能開發(fā)中，開發(fā)者在一端，安裝者在另一端。根據企業(yè)的業(yè)務項目，可能會發(fā)現中間位置是其充分利用這兩方面的最佳位置：

開發(fā)者：

創(chuàng)建新的模型和技術。這需要內部技能以及大量的時間和投資。企業(yè)將擁有其所創(chuàng)造的知識產權，但除非是未采用現有人工智能(AI)軟件服務的企業(yè)，否則不太可能需要投入這么多時間和成本。

創(chuàng)新者：

利用嵌入式人工智能開發(fā)現有技術框架，以改進流程。這條路線包括采用現成的模型。并定制它們以滿足企業(yè)的業(yè)務需求。企業(yè)將需要自己的數據科學家來完成這類工作，或者可以將其外包給具有快速項目交付能力的經驗豐富的團隊。這有助于企業(yè)證明人工智能技術的價值，而無需作出巨大的財政承諾。通過調整軟件來解決客戶或業(yè)務問題，企業(yè)將通過定制的解決方案獲得競爭優(yōu)勢，而定制的解決方案不易被復制。

安裝者：

使用和調整現有技術。采用一個預先打包的軟件解決方案有時已經足夠好，如果它能使企業(yè)快速而輕松地到達目的地，那么它可能是一種選擇。然而，它可能不會給企業(yè)帶來最好的結果，也可能不會給企業(yè)帶來太多的競爭優(yōu)勢，因為企業(yè)的競爭對手能夠購買完全相同的軟件并以相同的方式實現。

無論企業(yè)選擇哪條路線，都需要確保操作人工智能。這意味著持續(xù)管理模型，并在業(yè)務發(fā)生變化時預測其演變。

開始時需要什么?

在邁出人工智能之旅的第一步之前，仔細考慮人工智能是否是解決問題的正確工具。約束優(yōu)化和商業(yè)智能系統(tǒng)等傳統(tǒng)工具通�？梢酝耆珴M足要求。企業(yè)可能需要咨詢受信任的開發(fā)團隊，以了解人工智能是否是為企業(yè)的業(yè)務增值的一種正確選擇。

一旦企業(yè)確定人工智能是正確的路線，將需要收集將建立決策的基礎數據和元數據(有關基礎數據的數據)。這需要構建具有高度細節(jié)的結構化信息。通常，企業(yè)擁有的數據越多，結果就越好。

與任何軟件開發(fā)項目一樣，企業(yè)需要一個計劃和流程。人工智能項目需要大規(guī)模和冗長的過程，這是一種常見的誤解。人們經常發(fā)現最好的方法解決特定的問題，并將其從研究和開發(fā)轉移到實施階段和概念證明。一般在幾周內，而不是幾個月。

這意味著企業(yè)需要與經驗豐富的開發(fā)公司合作，他們可以快速地試用和測試產品，讓企業(yè)充滿信心地向前邁進。

如果企業(yè)有遺留系統(tǒng)，不要擔心，它們不是人工智能的障礙�？萍脊�司能夠將舊系統(tǒng)與新系統(tǒng)連接起來，使數據能夠順暢地傳輸，而不會妨礙創(chuàng)新的新技術。

人工智能(AI)和機器學習(ML)正在成為人們工作方式中不可或缺的一部分。讓企業(yè)進入這個新舞臺：

確定一些潛在的項目/挑戰(zhàn)，并審查人工智能(AI)如何提供解決方案。確定成功的模式，并確保解決方案能夠滿足這一要求。

檢查數據來自現在和將來的位置，并闡明清理和轉換數據所需的工作量。

通過有監(jiān)督的學習，企業(yè)的模型只能與提供的預先標記的數據一樣好。在開發(fā)、測試期間以及模型發(fā)布后，不斷檢查驗證標記數據的過程。

制定重新培訓模型的計劃。這可能是因為信息量更大，使企業(yè)能夠提供更好的洞察力，或者必須對基礎業(yè)務環(huán)境中的變化做出反應。無論采用哪種方式，企業(yè)的模型都可能需要重新訓練以確保質量。

隨著企業(yè)的智能系統(tǒng)成功運行，將為更多的人工智能業(yè)務案例和提供的持續(xù)改進奠定堅實的基礎。