企业应该如何采用人工智能?

人工智能开发中，开发者在一端，安装者在另一端。根据企业的业务项目，可能会发现中间位置是其充分利用这两方面的最佳位置：

开发者：

创建新的模型和技术。这需要内部技能以及大量的时间和投资。企业将拥有其所创造的知识产权，但除非是未采用现有人工智能(AI)软件服务的企业，否则不太可能需要投入这么多时间和成本。

创新者：

利用嵌入式人工智能开发现有技术框架，以改进流程。这条路线包括采用现成的模型。并定制它们以满足企业的业务需求。企业将需要自己的数据科学家来完成这类工作，或者可以将其外包给具有快速项目交付能力的经验丰富的团队。这有助于企业证明人工智能技术的价值，而无需作出巨大的财政承诺。通过调整软件来解决客户或业务问题，企业将通过定制的解决方案获得竞争优势，而定制的解决方案不易被复制。

安装者：

使用和调整现有技术。采用一个预先打包的软件解决方案有时已经足够好，如果它能使企业快速而轻松地到达目的地，那么它可能是一种选择。然而，它可能不会给企业带来最好的结果，也可能不会给企业带来太多的竞争优势，因为企业的竞争对手能够购买完全相同的软件并以相同的方式实现。

无论企业选择哪条路线，都需要确保操作人工智能。这意味着持续管理模型，并在业务发生变化时预测其演变。

开始时需要什么?

在迈出人工智能之旅的第一步之前，仔细考虑人工智能是否是解决问题的正确工具。约束优化和商业智能系统等传统工具通常可以完全满足要求。企业可能需要咨询受信任的开发团队，以了解人工智能是否是为企业的业务增值的一种正确选择。

一旦企业确定人工智能是正确的路线，将需要收集将建立决策的基础数据和元数据(有关基础数据的数据)。这需要构建具有高度细节的结构化信息。通常，企业拥有的数据越多，结果就越好。

与任何软件开发项目一样，企业需要一个计划和流程。人工智能项目需要大规模和冗长的过程，这是一种常见的误解。人们经常发现最好的方法解决特定的问题，并将其从研究和开发转移到实施阶段和概念证明。一般在几周内，而不是几个月。

这意味着企业需要与经验丰富的开发公司合作，他们可以快速地试用和测试产品，让企业充满信心地向前迈进。

如果企业有遗留系统，不要担心，它们不是人工智能的障碍。科技公司能够将旧系统与新系统连接起来，使数据能够顺畅地传输，而不会妨碍创新的新技术。

人工智能(AI)和机器学习(ML)正在成为人们工作方式中不可或缺的一部分。让企业进入这个新舞台：

确定一些潜在的项目/挑战，并审查人工智能(AI)如何提供解决方案。确定成功的模式，并确保解决方案能够满足这一要求。

检查数据来自现在和将来的位置，并阐明清理和转换数据所需的工作量。

通过有监督的学习，企业的模型只能与提供的预先标记的数据一样好。在开发、测试期间以及模型发布后，不断检查验证标记数据的过程。

制定重新培训模型的计划。这可能是因为信息量更大，使企业能够提供更好的洞察力，或者必须对基础业务环境中的变化做出反应。无论采用哪种方式，企业的模型都可能需要重新训练以确保质量。

随着企业的智能系统成功运行，将为更多的人工智能业务案例和提供的持续改进奠定坚实的基础。