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企業應該如何采用人工智能?

人工智能開發中，開發者在一端，安裝者在另一端。根據企業的業務項目，可能會發現中間位置是其充分利用這兩方面的最佳位置：

開發者：

創建新的模型和技術。這需要內部技能以及大量的時間和投資。企業將擁有其所創造的知識產權，但除非是未采用現有人工智能(AI)軟件服務的企業，否則不太可能需要投入這么多時間和成本。

創新者：

利用嵌入式人工智能開發現有技術框架，以改進流程。這條路線包括采用現成的模型。并定制它們以滿足企業的業務需求。企業將需要自己的數據科學家來完成這類工作，或者可以將其外包給具有快速項目交付能力的經驗豐富的團隊。這有助于企業證明人工智能技術的價值，而無需作出巨大的財政承諾。通過調整軟件來解決客戶或業務問題，企業將通過定制的解決方案獲得競爭優勢，而定制的解決方案不易被復制。

安裝者：

使用和調整現有技術。采用一個預先打包的軟件解決方案有時已經足夠好，如果它能使企業快速而輕松地到達目的地，那么它可能是一種選擇。然而，它可能不會給企業帶來最好的結果，也可能不會給企業帶來太多的競爭優勢，因為企業的競爭對手能夠購買完全相同的軟件并以相同的方式實現。

無論企業選擇哪條路線，都需要確保操作人工智能。這意味著持續管理模型，并在業務發生變化時預測其演變。

開始時需要什么?

在邁出人工智能之旅的第一步之前，仔細考慮人工智能是否是解決問題的正確工具。約束優化和商業智能系統等傳統工具通常可以完全滿足要求。企業可能需要咨詢受信任的開發團隊，以了解人工智能是否是為企業的業務增值的一種正確選擇。

一旦企業確定人工智能是正確的路線，將需要收集將建立決策的基礎數據和元數據(有關基礎數據的數據)。這需要構建具有高度細節的結構化信息。通常，企業擁有的數據越多，結果就越好。

與任何軟件開發項目一樣，企業需要一個計劃和流程。人工智能項目需要大規模和冗長的過程，這是一種常見的誤解。人們經常發現最好的方法解決特定的問題，并將其從研究和開發轉移到實施階段和概念證明。一般在幾周內，而不是幾個月。

這意味著企業需要與經驗豐富的開發公司合作，他們可以快速地試用和測試產品，讓企業充滿信心地向前邁進。

如果企業有遺留系統，不要擔心，它們不是人工智能的障礙。科技公司能夠將舊系統與新系統連接起來，使數據能夠順暢地傳輸，而不會妨礙創新的新技術。

人工智能(AI)和機器學習(ML)正在成為人們工作方式中不可或缺的一部分。讓企業進入這個新舞臺：

確定一些潛在的項目/挑戰，并審查人工智能(AI)如何提供解決方案。確定成功的模式，并確保解決方案能夠滿足這一要求。

檢查數據來自現在和將來的位置，并闡明清理和轉換數據所需的工作量。

通過有監督的學習，企業的模型只能與提供的預先標記的數據一樣好。在開發、測試期間以及模型發布后，不斷檢查驗證標記數據的過程。

制定重新培訓模型的計劃。這可能是因為信息量更大，使企業能夠提供更好的洞察力，或者必須對基礎業務環境中的變化做出反應。無論采用哪種方式，企業的模型都可能需要重新訓練以確保質量。

隨著企業的智能系統成功運行，將為更多的人工智能業務案例和提供的持續改進奠定堅實的基礎。