AI和机器学习解决方案在当今各行各业的组织中变得越来越普遍，组织可以采取四个步骤来成功实施AI技术。人工智能技术发展日新月异，已经成为各个行业和商业领域的主流应用。到2025年，结合人工智能和智能机器的解决方案将成为人们每天使用的工具。随着越来越多的组织采用人工智能解决方案并了解人工智能如何影响他们与供应商和员工的合作方式，以下是成功实施人工智能需要遵循的四个关键步骤。1.理解组织在实施人工智能/机器学习中的关键作用。数据科学家、首席数据官和高级数据工程师的角色对于人工智能/机器学习系统的实现至关重要。重要的。业务数据分析师：这个角色对于理解数据使用和学习使用训练和验证数据集的原则至关重要。他们了解数据的实际应用，可以帮助实施团队高效工作。机器学习工程师：虽然这个角色很重要，但组织经常与经验丰富的第三方合作，并雇用他们的员工进行日常维护。组织需要在内部寻找在商业智能方面经验丰富的IT团队成员，以精通他们的技能，这样就有可能拥有既熟悉业务运营又熟悉数据分析的团队成员。他们通常能够快速了解??结果，并且可以通过在承包商或服务公司的培训和动手时间来做到这一点。2.定义组织的需求和预期的业务成果在组织开始新项目之前，它必须了解要解决的难题并定义其需求。实施AI/ML解决方案也是如此。确保组织解决他们的痛点需要采用AI/ML解决方案。一些组织可能希望使用人工智能或机器学习技术，因为它们是尖端技术。根据问题的不同，可能只能使用分析工具或其他业务编码来请求答案。当组织需要处理超大数据集的能力时，人工智能和机器学习解决方案最有效。在确定AI/ML解决方案是正确的解决方案之后，是时候确定该解决方案如何增加价值以及实现它所需的资源了。无论是创建新产品或服务，还是提高运营规模以扩展业务，确定最终目标都将使交付可持续价值变得更加容易。3.根据第一步分析和创建数据集，并彻底测试了解所需数据或信息的类型可以防止组织将时间浪费在错误信息上。为了控制偏差并减少过度拟合和欠拟合的可能性，组织的团队需要准备好足够的时间与主要利益相关者一起审查数据。这一步很关键。如有必要，估计需要加倍，以确保适当的结果并实施持续维护。组织需要不断测试数据模型，这是与数据准备密切相关的一个步骤。还需要获得在测试和操作AI/ML解决方案方面具有广泛知识和经验的专家。为确保对测试结果的信心，测试必须由能够快速识别数据集和相关参数中的错误的人员管理。4.通过实施解决方案来管理数据期望和偏差一旦投入生产，负责AI/ML解决方案持续管理的团队将直接影响该解决方案的价值和扩展能力。组织必须像部署代码一样谨慎对待AI/ML解决方案。数据治理被定义为关键和核心流程，它将帮助组织了解必须持续监控以进行检查和维护的关键指标。否则会有巨大的校正成本，或者结果可能会以意想不到的方式出现偏差。许多组织希望尽快推出他们的AI/ML解决方案。匆忙投入其中的组织不了解这些技术的最终结果和真正的功能。此外，确保组织声称的价值与用户期望的价值相匹配也同样重要。人工智能/机器学习技术将从根本上改变商业模式，提高运营效率，促进技术进步，为员工、客户和利益相关者创造更多价值。
