如今，人工智能在数字化转型中扮演着更加重要的角色。数字化转型的全过程正逐渐由“云+大数据”到“云+大数据”等技术驱动。大数据+AI”驱动。在此背景下，越来越多的企业开始升级IT基础设施，加速数字化转型。但由于急于求成，基础不扎实，企业可能会忽略过程中的一些重要细节部署AI，可能决定企业转型成败。对此，分析决策平台FICO表示，人们想解决AI问题只是因为它是AI，而不是因为它是最好的解决方案。因此，我们必须考虑人工智能的方方面面，比如人工智能的发展、成功的标准、风险治理以及相关的伦理标准。1.确定部署人工智能的动机。你不能事事听从别人的建议。那些犹豫不决的公司采用AI或面临巨大压力的人可能希望退后一步，考虑他们是否真的需要AI战略。全球IT数据咨询公司NTTDATAServices高级总监Theresa智能和自动化，表示如果真的需要人工智能，在没有计划使用它的情况下创建人工智能或机器学习算法是在浪费金钱，研究表明大约1/26的项目是有回报的。人工智能可以帮助公司降低成本、增加收入、预测结果和优化流程。在初步了解了我们为什么需要AI之后，我们需要考虑支持AI的数据。2.训练高质量数据永远不要低估数据的力量。当它不一致、不准确、不完整或重复时，当我们将这些数据用于机器学习或训练数据时，可能会导致结果不准确和效果不佳。建议或错误的结论。事实上，人工智能具有强大的功能，但任何人工智能解决方案都需要保证数据的高质量。因此，训练或获取高质量的数据对于人工智能来说是非常必要的。3、实验结果与实际结果的差异。在实际推广过程中，我们会遇到实验结果与实际结果存在差异等问题，因为现实世界比实验室环境更加复杂和随机。同样，一个成功的案例并不能确保另一个案例也会表现良好。人工智能公司BeyondMinds的CEORotem?Alaluf表示：“现实世界中的人工智能与实验室中的人工智能并没有完全不同，但解决方案应该更加完整、稳定和适应性更强。我们需要了解人工智能在实验室中的局限性，了解从现实世界创造价值需要什么，并以可扩展的方式在组织中使用它。“第四，要注重团队的力量。AI战略不是一个人就能完成的，需要管理层的支持，需要跨部门的协作，严格来说，需要靠团队。”数据科学咨询公司Valkyrie的高管Hilliard，数据科学家。“在大型组织中，尤其是那些业务职能分工很重的组织，建立所需的跨职能团队可能很困难。”如果数据科学团队在不同的部门比起领导AI计划的产品团队，明智的做法是从数据科学家上方获得领导层的支持，以避免优先级排序或资源冲突。”5.将AI计划整合到产品布局中一个AI倡议本身既不是人工智能战略，也不是聘请数据科学家。约翰兰顿，WoltersKluwer数据科学总监，专业信息、软件解决方案和全球供应商服务，团队必须明白人工智能不是产品，而是新产品背后的驱动力。然而，产品经理往往不太了解他们与人工智能的关系。”成功的人工智能计划需要以产品开发团队、领导层和技术领导者之间的持续对话为中心，以开发完美的人工智能工具。优秀的数据科学家可以为产品团队提供技术教育，产品团队可以带来市场对市场和客户的专业知识，以确保真正的问题得到解决。“它还允许两个团队将人工智能检查点纳入他们的产品路线图，而不必将它们视为单独的研发产品，”兰顿说。将数据科学家和产品团队直接联系起来，可以让您对AI应用程序的外观设定预期。6.监控漂移模型随着新数据的涌入，模型往往会漂移，随着时间的推移变得不那么准确，因此可能需要调整或重新训练。瞻博网络，网络安全解决方案提供商为了构建成功的AI计划，IT团队必须接受AI模型的动态特性，并投入时间和精力来培训它们，类似于企业资深人士必须培训新员工的方式，Networks的BobFrida表示技术官，在这个过程中，企业必须有经验丰富的技术团队来分析AI模型的性能和结果。通过提供持续的反馈，人工智能模型将调整其逻辑以更准确、更有效地解决问题。7.道德/不道德的人工智能可能会影响公司的品牌和声誉有时，人工智能会导致法律、监管和声誉问题。如今，互联网企业的决策越来越依赖于数据和人工智能，因此也会产生一些法律和监管方面的问题。LivePerson的首席技术官亚历克斯·斯皮内利说：“人工智能将对各种各样的事情做出决定，但它会做出正确的决定吗？通常，它充满了人类产生的‘脏’数据的意外后果。”偏见。他坚信，单靠人工智能不足以帮助我们变得更聪明、更快、更有效率。它需要成为世界上向善的力量。”8.人才也是需要的今天，人工智能系统正在“学习”如何做各种各样的事情，无论是向客户推荐新电影，还是在高峰时段识别地铁中的可疑行为。随着人工智能增加工作人员的数量，帮助他们更有效地完成工作，两者都应该同时学习。随着时间的推移，人类学习如何更有效地使用人工智能，随着时间的推移，人类学习如何更有效地与人类合作，因为他们了解用户的偏好和行为。两者都可能需要持续培训，以便更有效地适应变化。跨国公司联盟关系副总裁AnthonyCiarlo表示，一些举措未能实现投资回报率的原因之一是技能差距，或者在公司的工具和流程更新、升级和技能提升以包括AI后缺乏人员培训。因此，在人工智能不断学习的过程中，人们也需要不断提升自己，不断学习。9.AI不仅仅是算法和模型当AI的好处和成功也取决于人和流程时，人们通常只从技术术语（如模型和算法）来看待AI，而AI的目的应该是推进业务目标。IBM首席AI官SethDobrin表示，首先明确定义AI项目的意图，然后定义该技术的具体用例将有助于确定需要哪些类型的AI解决方案，以及如何将它们集成到您的基础设施中间。写在最后随着AI的深入应用，企业纷纷采用AI模型改善业务流程。在我们部署AI之前，我们需要考虑我们的动机，如何获取高质量的数据等等，只有这样AI才能帮助我们创造更多的价值。
