企业必须分析和理解在其运营中实施AI的不同方法。
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在技术领域，人工智能(AI)是一个流行的术语。通过学习算法，其被认为有能力改变任何行业，并为企业提供光明的未来。这项突破性的技术可以通过创建日常数据，帮助提高客户决策管理、预测、质量保证制造和软件代码的生成。
当将AI软件集成到组织的运营中时，必须确保其满足组织的需求。可考虑采取以下行动来实现AI:
1、学习AI
花点时间了解一下当代人工智能的能力。如，可利用大量的在线数据和工具，以熟悉人工智能的基本思想。此外，还建议看一些在线教程和远程研讨会，作为开始学习AI的简单方法，并提高对企业内部机器学习和预测分析等科目的知识。
2、确定使用AI解决的问题
对于每个组织而言，一旦熟悉了基础知识，下一步就是开始探索各种概念。考虑如何使用AI软件增强当前产品和服务的能力。更重要的是，组织应该考虑到AI可能帮助解决业务问题或提供切实利益的特定用例。
3、寻找合格的候选人
将广泛的机会集中在实际AI项目部署的用例上至关重要，如发票匹配、基于物联网的人脸识别、老化设备的主动维护或客户购买模式。要有创意，让尽可能多的人参与到这个过程中来。
4、试点AI项目
人们认为，需要一个由AI、数据和业务流程专业人员组成的团队来收集数据、设计算法、部署科学控制的版本，并分析影响和风险，从而将AI软件采用的候选项目转化为实际项目。
5、创建工作组
为了避免出现“垃圾进，垃圾出”的情况，在将机器学习整合到企业之前，创建一个工作组来整合数据。为了确保数据的正确性和丰富性，以及包含ML的所有必要维度，建立一个跨[业务单元]工作组、集成多个数据集并消除差异是至关重要的。
6、建立批判性的理解
早期AI项目的成功和错误有助于更好地理解整个业务。要认识到，分析数据和传统的后视镜报告是建立理解基线的必要条件，因为它们是通向人工智能之路的第一步。
7、从小事做起
不要试图一次性处理太多的数据，先将AI应用于一小部分数据。从小事做起，利用AI逐步证明其价值，收集反馈，然后根据需要进行扩展。选择一个想解决的具体问题，让AI专注于它，并向它提出有针对性的查询，而不是向它灌输事实。
8、考虑AI系统的存储需求
一旦少量数据样本开始增长，就必须考虑AI系统的存储需求。获得研究成果需要改进算法。但是，如果没有大量数据来帮助开发越来越精确的模型，AI系统就无法满足计算目标。因此，在设计AI系统时，应该考虑快速、优化的存储。
9、在日常工作中加入AI
由于AI提供了额外的信息和自动化，员工有了将AI融入日常活动的工具，但不是让AI取代他们。企业应该对技术如何解决工作流程中的问题持开放态度。
10、发展平衡
建立一个AI系统需要平衡研究项目的需求和技术的需求。企业必须为网络、存储和图形处理单元(GPU))分配足够的带宽。另一个有时被忽视的方面是安全。
AI一直在改变企业的运营，并被证明是一个不变的价值。其大大降低了运营费用，简化了企业流程并实现了自动化，增强了客户沟通，并保护了消费者数据的安全。
