人工智能和機器學習解決方案如今在各行業(yè)組織中的應(yīng)用變得越來越普遍，組織可以通過四個步驟成功實施人工智能技術(shù)。

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人工智能技術(shù)發(fā)展如此之快，已經(jīng)成為各行業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域的主流應(yīng)用。到2025年，人工智能和智能機器相結(jié)合的解決方案將成為人們?nèi)粘?yīng)用的工具。

隨著越來越多的組織采用人工智能解決方案，并了解人工智能如何影響他們與供應(yīng)商和員工的合作，需要遵循以下四個關(guān)鍵步驟成功實施人工智能。

1.了解組織在人工智能/機器學習實施中的關(guān)鍵角色

數(shù)據(jù)科學家、首席數(shù)據(jù)官以及高級數(shù)據(jù)工程師等角色對實現(xiàn)人工智能/機器學習系統(tǒng)至關(guān)重要，同時，以下兩個角色對實際實現(xiàn)也至關(guān)重要。

·業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師：這個角色對理解數(shù)據(jù)使用以及學習培訓和驗證數(shù)據(jù)集的使用原則至關(guān)重要。他們了解數(shù)據(jù)的實際應(yīng)用，可以幫助實施團隊高效地開展工作。

·機器學習工程師：盡管這個角色至關(guān)重要，但是組織通常與經(jīng)驗豐富的第三方合作，并聘請他們的員工進行日常維護。組織需要在內(nèi)部尋求在商業(yè)智能方面經(jīng)驗豐富的IT團隊成員，使其能夠熟練掌握技能，這樣就可以擁有既熟悉業(yè)務(wù)操作又具有數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗的團隊成員。他們通常能夠很快了解結(jié)果，并且可以通過在承包商或服務(wù)公司的培訓和實際操作時間來完成這一任務(wù)。

2.定義組織的需求和預(yù)期的業(yè)務(wù)成果

在組織開始實施新項目之前，必須知道要解決的難題并定義其需求。實施人工智能/機器學習解決方案也是如此。

確保組織解決其痛點需要采用人工智能/機器學習解決方案。一些組織可能希望使用人工智能或機器學習技術(shù)，只是因為它們是前沿技術(shù)。根據(jù)不同的問題，可能只要求使用分析工具或其他業(yè)務(wù)編碼提供答案。當組織需要處理超大型數(shù)據(jù)集的能力時，采用人工智能和機器學習解決方案的效果最佳。

在確定人工智能/機器學習解決方案是合適的解決方案之后，需要確定這一解決方案如何增加價值以及實現(xiàn)目標所需的資源。無論是創(chuàng)建新產(chǎn)品或服務(wù)，還是改善運營規(guī)模以擴展業(yè)務(wù)，確定最終目標都將使實現(xiàn)可持續(xù)價值變得更加容易。

3.根據(jù)第一步進行分析和創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，并進行徹底測試

了解所需的數(shù)據(jù)或信息的類型可以防止組織在錯誤信息方面浪費時間。為了控制偏差并減少過度擬合和擬合不足的機會，需要為組織的團隊留出足夠的時間做好準備，以便與關(guān)鍵利益相關(guān)者一起審查數(shù)據(jù)。這一步至關(guān)重要。如有必要，需要加倍估算，以確保得到適當?shù)慕Y(jié)果，并實施正在進行的維護。

組織需要不斷測試數(shù)據(jù)模型，這一步驟與數(shù)據(jù)準備密切相關(guān)。還需要獲得對人工智能/機器學習解決方案測試和操作具有豐富知識和經(jīng)驗的專家。為了確保對測試結(jié)果的信心，測試必須由能夠快速識別數(shù)據(jù)集和相關(guān)參數(shù)的錯誤的工作人員來管理。

4.通過實施解決方案來管理數(shù)據(jù)的期望和偏差

一旦投入生產(chǎn)，負責人工智能/機器學習解決方案持續(xù)管理的團隊將直接影響這一解決方案的價值和擴展能力。組織必須像部署代碼一樣謹慎對待人工智能/機器學習解決方案。數(shù)據(jù)治理被定義為關(guān)鍵和核心流程，它將幫助組織了解必須連續(xù)監(jiān)控以檢查和維護的關(guān)鍵指標。否則將產(chǎn)生巨大的糾正成本，或者其結(jié)果可能會以一種意想不到的方式產(chǎn)生偏差。

許多組織希望盡快啟動其人工智能/機器學習解決方案。那些倉促行事的組織不了解最終結(jié)果和這些技術(shù)的真正功能。此外，同樣重要的是確保組織聲稱的價值與用戶期望的價值相符。

人工智能/機器學習技術(shù)將從根本上改變業(yè)務(wù)模型，提高運營效率，并促進技術(shù)進步，從而為員工、客戶和利益相關(guān)者創(chuàng)造更多的價值。