企业必须分析和理解在其运营中实施AI的不同方法。在技??术领域，人工智能(AI)是一个流行的术语。通过学习算法，它被认为有能力改造任何行业，为企业提供光明的未来。这项突破性技术可以通过创建日常数据帮助改善客户决策管理、预测、质量保证制造和软件代码生成。将AI软件集成到组织的运营中时，必须确保它满足组织的需求。考虑以下实现AI的行动：1.学习AI花点时间了解当代人工智能的能力。例如，有大量的在线数据和工具可以让你熟悉人工智能的基本思想。此外，还建议观看一些在线教程和远程研讨会，作为开始学习AI和提高内部机器学习和预测分析等学科知识的简单方法。2.确定人工智能要解决的问题对于每个组织来说，一旦你熟悉了基础知识，下一步就是开始探索各种概念。考虑如何使用AI软件来增强当前产品和服务的功能。更重要的是，组织应该考虑AI可能有助于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部署实际人工智能项目的用例上，例如发票匹配、基于物联网的面部识别、老化设备的主动维护或客户购买模式等，这一点至关重要。要有创意，让尽可能多的人参与到这个过程中。4.AI试点项目我们认为，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、分析影响和风险，从而为实际项目转换AI软件采用的候选人。5.创建一个工作组为了避免“输入垃圾，输出垃圾”的情况，在将机器学习集成到企业之前创建一个工作组来集成数据。为确保数据正确且丰富，并涵盖ML的所有必要维度，建立跨[业务部门]的工作组、整合多个数据集并消除差异至关重要。6.对早期AI项目的成功和错误建立批判性理解，以更好地理解整个业务。认识到分析数据和传统的后视镜报告对于建立理解基线是必要的，因为它们是通往人工智能之路的第一步。7.从小做起。不要试图一次处理太多数据。首先将AI应用于一小部分数据。从小处着手，使用AI随着时间的推移证明其价值，收集反馈，并根据需要进行扩展。选择一个你想解决的具体问题，让AI专注于它，并向它提出有针对性的问题，而不是向它提供事实。8.考虑人工智能系统的存储需求一旦小数据样本开始增长，就必须考虑人工智能系统的存储需求。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准确的模型，人工智能系统就无法满足计算目标。因此，在设计AI系统时应考虑快速、优化的存储。9.将AI融入日常工作由于AI提供额外的信息和自动化，员工拥有将AI融入日常活动的工具，但不会让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.发展平衡构建人工智能系统需要平衡研究项目的需求和技术的需求。组织必须为网络、存储和图形处理单元(GPU)分配足够的带宽。有时被忽视的另一个方面是安全性。人工智能一直在改变企业的运营方式，并被证明是一种不变的价值。它可以显着降低运营费用，简化和自动化业务流程，增强客户沟通，并保护消费者数据。
