如何成功实施人工智能？

人工智能(AI)和机器学习(ML)正在从商业流行语转向更广泛的企业采用。围绕战略和采用的努力让人想起企业云战略的周期和转折点，当时企业不再有迁移到云的选择，只剩下何时以及如何迁移的问题。

人工智能和机器学习的实施策略与企业构建其方法的演变模式相同。在本文中，我们将带大家了解如何让人工智能和机器学习充分发挥其潜力。

据研究报告发现，近三分之二的企业技术决策者已经实施、正在实施或正在扩大人工智能的使用。这项工作和努力是由企业内部的企业数据湖驱动的，由于合规性和低成本存储，这些数据湖大部分处于闲置状态，利用这些丰富的存储库，让人工智能回答我们没有问的问题，或者可能不知道该问的问题。

如何成功实施人工智能？

1.明确定义用例

对于企业领导者及其项目经理来说，首先要花时间明确定义和阐明他们希望人工智能解决的特定问题或挑战，这一点很重要，因为目标越具体，他们实施人工智能的成功机会就越大。

2.验证数据的可用性

一旦明确定义了用例，下一步就是确保现有的流程和系统能够捕获和跟踪执行所需分析所需的数据。大量的时间和精力花费在数据摄取和整理上，因此企业必须确保捕获足够数量的正确数据，并具有正确的变量或特征，例如年龄、性别或种族。值得记住的是，由于数据的质量与数据的数量对成功的结果同样重要，因此企业应该优先考虑数据治理程序。

3.开展基础数据挖掘

对于企业来说，一头扎进模型构建练习可能很诱人，但至关重要的是，它首先要进行快速数据探索练习，以验证其数据假设和理解。这样做将有助于根据企业的主题专业知识和商业头脑，确定数据是否在讲述正确的故事。这样的练习还将帮助企业了解重要的变量特征应该或可能是什么，以及应该创建哪种数据分类，作为任何潜在模型的输入。

4.汇集多元化、包容性的工程团队

为了使人工智能模型真正成功，管理该模型的团队需要带来各种想法和观点。这就要求在考虑到诸如性别、种族和神经多样性等人口和社会因素的情况下，从尽可能多的人群中雇用和纳入工作人员。在科技行业和商业领域，技能差距仍然很突出，但招聘和留住各种背景的员工可以缓解这一问题，并确保人工智能模型尽可能具有包容性和可操作性。花时间根据行业进行基准测试，找出需要更多代表的地方。

5.定义模型构建方法

与其关注假设应该实现的最终目标，不如关注假设本身。运行测试以确定哪些变量或特征最重要，将验证假设并改进其执行。应让多元化的业务和领域专家参与其中，因为他们的持续反馈，对于验证和确保所有利益相关者达成共识至关重要。事实上，由于任何机器学习模型的成功都取决于成功的特征工程，因此在获得更好的特征时，主题专家总是比算法更有价值。

6.定义模型验证方法

性能指标的定义将有助于对多种算法的结果进行评估、比较和分析，进而有助于进一步完善特定模型。例如，分类准确性在处理分类用例时将是一个很好的性能衡量标准。数据需要分为两个数据集：一个训练集，用于训练算法；一个测试集，用于评估算法。根据算法的复杂性，这可能就像选择随机分割数据一样简单，例如60%用于训练，40%用于测试，或者可能涉及更复杂的采样过程。与测试假设一样，业务和领域专家应该参与进来验证发现，并确保一切都朝着正确的方向发展。

7.自动化和生产推广

模型构建并验证后，必须将其投入生产。从几周或几个月的有限推出开始，业务用户可以提供有关模型行为和结果的持续反馈，然后可以向更广泛的受众推出。应选择正确的工具和平台来自动化数据摄取，并建立适当的系统将结果传播给适当的受众。该平台应提供多个接口，以满足企业最终用户不同程度的知识需求。例如，业务分析师可能希望根据模型结果进行进一步分析，而临时终端用户可能只想通过仪表板和可视化与数据进行交互。

8.继续更新模型

一旦模型发布并部署使用，就必须对其进行持续监控，因为通过了解其有效性，企业将能够根据需要更新模型。

由于多种原因，模型可能会过时。例如，市场动态可能会发生变化，企业本身及其商业模式也可能会发生变化。模型建立在历史数据的基础上，以便预测未来的结果，但随着市场动态偏离企业一贯开展业务的方式，模型的性能可能会恶化。因此，重要的是要记住必须遵循哪些流程以确保模型保持最新。

企业人工智能正在迅速超越炒作并进入现实，并将对业务运营和效率产生重大影响。现在花时间规划其实施将使企业处于更有利的地位，以便进一步享受其好处。

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