购买或构建人工智能(AI)解决方案时要问的五个关键问题人工智能和机器学习应用程序的潜在客户需要问以下五个问题。人工智能等新兴技术面临两大挑战：不要让营销承诺超过实际交付的结果；并为客户阐明如何将新的高级功能集成到企业领域中。Forrester分析师兼副总裁MikeGualtieri在最近的一次行业会议上解决了这两个问题，并就如何开始购买和构建AI解决方案向集成商提供了一些建议。“人工智能是每个企业的未来，也是每个企业都将以某种形式使用的基础技术，”Gualtieri说。“到2025年，近100%的企业将拥有AI”，并指出一些企业将自行开发AI，而另一些企业将购买包含AI的下一代应用程序。他补充说，根据他在活动中分享的Forrester研究和预测，到2025年，许多企业将同时做这两件事，从而产生370亿美元的人工智能市场。根据Gualtieri的说法，机器学习(ML)是人工智能应用中最热门的方法。虽然购买AI应用程序与购买普通应用程序类似，但过程并不完全相同。“当出现像人工智能这样的热门话题时，企业希望参与进来，并说他们在新版本的软件中拥有它，”他说，并指出他们有时会夸大事实。为了突破一些不透明的营销，Gualtieri鼓励解决方案集成商向他们的AI供应商询问以下问题：商业价值是什么？这个问题听起来可能很明显，但Gualtieri说，当技术购买者迷上了一项技术时，令人惊讶的是，在开发一项新技术时，这个核心问题经常被忽视。公司需要辨别他们将如何使用机器学习来做出更好的决策。他们会使用预测分析来确定谁可能发起网络攻击，或者哪些客户可能流失吗？它将在哪里节省时间或自动化流程以进行扩展？Gualtieri建议：“以与评估任何其他软件相同的方式评估AI应用程序”。这真的已经产品化了吗？也许AI将不可避免地遭受某种“HazySoftwareSyndrome”的困扰。可能听到这个，软件应用程序开发人员有时会夸大他们的能力。他们可能将他们的新产品宣传为AI-ready或AI-compatible。Gualtieri警告说，在你购买之前，先看看他们是否可以构建解决方案并向你收取（更多）费用，他们中的许多人都有很多很棒的服务，但首先要确保它是一个真正的AI应用程序。“人工智能技术有多成熟？虽然绝大多数都在使用机器学习模型，但值得调查所用数据的来源。开发人员使用的是他们自己的数据、外部数据还是某种组合？”挖掘并询问数据来自何处，询问他们正在使用哪些算法，因为算法分析数据以创建模型。Gualtieri说，这些问题将有助于揭示这些技术的成熟程度以及它们是否真的在进行机器学习。什么数据用来训练AI模型？将此视为上一个问题的延续。一定要弄清楚软件产品商业上用于创建人工智能模型的数据是你的数据还是供应商自己客户的数据。它是开源的还是专有的？这里没有正确或错误的答案，最终重要的是客户想要从AI应用程序中得到什么。Gualtieri说：“重要的是要查看用例需要哪些数据、数据如何连接以及数据来自何处”。这些答案会因应用程序而异，即使在同一组织内使用时也是如此。如何监控AI模型？从数据分析中产生的AI模型并不是静态的。Gualtieri解释说，人工智能软件模型是根据历史数据和未来可能发生的事情进行训练的。他补充说：“但模型并不完美，必须进行监控，因为它们会随着时间的推移而衰减，”“你必须定期观察和重新训练它们，因此请确保供应商采用了使用KPI重新训练模型的方法。Forrester分析师表示，回答这些问题可以帮助集成商重新评估他们是购买AI应用程序还是自己构建更好。你自己建造它，你可能会获得战略优势。“最后，AI可以扩展和自动化企业智能，这会带来巨大的回报。当你购买AI时，了解你需要做什么并采取相应的行动，”Gualtieri说。“（编译iothome）
