Apakah langkah-langkah untuk berjaya melaksanakan kecerdasan buatan?

Melaksanakan kecerdasan buatan bukanlah satu perkara yang perlu dilakukan. Ia memerlukan strategi yang luas dan proses pelarasan berterusan.

Berikut ialah beberapa langkah pelaksanaan utama untuk perusahaan berjaya melaksanakan kecerdasan buatan untuk membantu kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin merealisasikan potensi penuh mereka.

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin sedang beralih daripada kata kunci perniagaan kepada aplikasi perusahaan yang lebih luas. Usaha di sekitar strategi dan penggunaan mengingatkan kitaran dan titik infleksi dalam strategi awan perusahaan, di mana syarikat tidak lagi mempunyai pilihan sama ada untuk beralih ke awan, hanya bila dan bagaimana. Strategi pelaksanaan untuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah dalam corak evolusi yang sama seperti syarikat membina pendekatan mereka.

Menurut laporan tinjauan yang dikeluarkan oleh firma penyelidikan Forrester, hampir dua pertiga daripada pembuat keputusan teknologi perusahaan telah melaksanakan, sedang melaksanakan, atau sedang mengembangkan penggunaan kecerdasan buatan. Amalan dan usaha ini didorong oleh tasik data perusahaan dalam perusahaan, yang sebahagian besarnya tidak aktif disebabkan oleh pematuhan dan penyimpanan kos rendah. Memanfaatkan asas pengetahuan yang kaya ini dan membenarkan AI menjawab soalan yang orang tidak tanya dan mungkin tidak tahu untuk bertanya ialah faedah yang perlu difahami oleh perniagaan.

Dengan perbelanjaan untuk sistem tertumpu AI dijangka melebihi $300 bilion menjelang 2026, keuntungan ini perlu berbaloi dan tekanan perlu dikendalikan dengan betul.

Pada tahun-tahun akan datang, organisasi merentas semua industri akan terus menerima kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin, mengubah proses teras dan model perniagaan mereka untuk memanfaatkan sistem pembelajaran mesin untuk meningkatkan operasi dan meningkatkan kecekapan kos. Apabila pemimpin perniagaan mula membangunkan rancangan dan strategi untuk memanfaatkan sepenuhnya teknologi ini, adalah penting untuk mereka ingat bahawa laluan untuk menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin ialah satu perjalanan, bukan perlumbaan. Perniagaan harus bermula dengan mempertimbangkan lapan langkah ini.

1 Tentukan dengan jelas kes penggunaan

Adalah penting bagi pemimpin perniagaan dan pengurus projek mereka terlebih dahulu meluangkan masa untuk mentakrifkan dengan jelas dan menyatakan masalah atau cabaran khusus yang mereka mahu AI selesaikan. Lebih spesifik matlamat, lebih besar peluang untuk berjaya dalam pelaksanaan AI mereka.

Sebagai contoh, ia tidak cukup khusus untuk perniagaan menyatakan bahawa ia berharap untuk "meningkatkan jualan dalam talian sebanyak 10%". Sebaliknya, kenyataan yang lebih jelas, seperti menyasarkan untuk meningkatkan jualan dalam talian sebanyak 10% dengan memantau demografi pelawat tapak web, adalah lebih berguna dalam menjelaskan matlamat dan memastikan ia difahami dengan jelas oleh semua pihak berkepentingan.

2. Sahkan ketersediaan data

Setelah kes penggunaan ditakrifkan dengan jelas, langkah seterusnya ialah memastikan proses dan sistem yang ada dapat menangkap dan menjejaki data yang diperlukan untuk melaksanakan analisis yang diperlukan .

Banyak masa dan usaha pergi ke dalam pengambilan dan perbalahan data, jadi perniagaan mesti memastikan data yang betul ditangkap dalam kuantiti yang mencukupi dan dengan pembolehubah atau ciri yang betul, seperti umur, jantina atau etnik. Perlu diingat bahawa kualiti data adalah sama pentingnya dengan kuantiti data untuk hasil yang berjaya, dan perniagaan harus mengutamakan prosedur tadbir urus data.

3. Menjalankan perlombongan data asas

Mungkin menarik bagi perniagaan untuk menjalani latihan pembinaan model, tetapi adalah penting untuk melakukan penerokaan data yang cepat terlebih dahulu supaya pengesahan andaian datanya dan pemahaman. Melakukannya akan membantu menentukan sama ada data menceritakan kisah yang betul berdasarkan kepakaran perkara perniagaan dan kepintaran perniagaan.

Latihan sedemikian juga akan membantu perniagaan memahami perkara pembolehubah atau ciri penting yang sepatutnya atau boleh jadi, dan jenis klasifikasi data yang perlu dibuat untuk digunakan sebagai input kepada mana-mana model yang berpotensi.

4. Bina pasukan kejuruteraan yang pelbagai dan inklusif

Untuk model AI yang benar-benar berjaya, pasukan yang menguruskan model perlu membawa pelbagai idea dan perspektif ke meja. Ini memerlukan pengambilan dan termasuk kakitangan daripada populasi yang paling luas, dengan mengambil kira faktor demografi dan sosial seperti jantina, etnik dan kepelbagaian.

Merentasi industri teknologi dan perniagaan, jurang kemahiran kekal menonjol, tetapi merekrut dan mengekalkan pekerja dari setiap latar belakang yang mungkin boleh mengurangkan perkara ini dan memastikan model AI adalah inklusif dan boleh diambil tindakan yang mungkin. Oleh itu, perniagaan perlu meluangkan masa untuk menanda aras terhadap industri mereka dan mengenal pasti di mana lebih banyak perwakilan diperlukan.

5. Tentukan kaedah pembinaan model

Daripada menumpukan pada matlamat akhir yang harus dicapai oleh hipotesis, fokus pada hipotesis itu sendiri. Menjalankan ujian untuk menentukan pembolehubah atau ciri yang paling penting akan mengesahkan andaian dan meningkatkan pelaksanaannya.

Sekumpulan pakar perniagaan dan domain yang pelbagai di seluruh perusahaan harus terlibat, kerana maklum balas berterusan mereka adalah penting untuk mengesahkan dan memastikan semua pihak berkepentingan berada di halaman yang sama. Malah, memandangkan kejayaan mana-mana model pembelajaran mesin bergantung pada kejuruteraan ciri yang berjaya, pakar subjek sentiasa lebih berharga daripada algoritma apabila ia datang untuk mendapatkan ciri yang lebih baik.

6. Tentukan kaedah pengesahan model

Takrifan metrik prestasi akan membantu menilai, membandingkan dan menganalisis keputusan berbilang algoritma, yang akan membantu memperbaik model tertentu. Contohnya, ketepatan pengelasan, iaitu bilangan ramalan yang betul dibahagikan dengan jumlah bilangan ramalan yang dibuat didarab dengan 100, akan menjadi ukuran prestasi yang baik apabila menangani kes penggunaan pengelasan.

Data perlu dibahagikan kepada dua set data: satu set latihan, yang mana algoritma akan dilatih; satu lagi adalah set ujian, yang mana algoritma akan dinilai. Bergantung pada kerumitan algoritma, ini mungkin semudah memilih pemisahan rawak data, seperti 60% untuk latihan dan 40% untuk ujian, atau mungkin melibatkan proses pensampelan yang lebih kompleks.

Seperti ujian hipotesis, pakar perniagaan dan domain harus terlibat untuk mengesahkan keputusan dan memastikan semuanya bergerak ke arah yang betul.

7. Automasi dan Deployment Pengeluaran

Setelah model dibina dan disahkan, ia mesti dilancarkan ke pengeluaran. Mulakan dengan pelancaran terhad selama beberapa minggu atau bulan, di mana pengguna perniagaan boleh memberikan maklum balas berterusan tentang tingkah laku dan hasil model, dan kemudian dilancarkan kepada khalayak yang lebih luas.

Alat dan platform yang betul harus dipilih untuk mengautomasikan pengingesan data dan sistem disediakan untuk menyebarkan hasil kepada khalayak yang sesuai. Platform ini harus menyediakan pelbagai antara muka untuk mengambil kira tahap pengetahuan yang berbeza-beza bagi pengguna akhir organisasi. Sebagai contoh, penganalisis perniagaan mungkin ingin melakukan analisis lanjut berdasarkan hasil model, manakala pengguna akhir biasa mungkin hanya mahu berinteraksi dengan data melalui papan pemuka dan visualisasi.

8 Teruskan mengemas kini model

Sebaik sahaja model dikeluarkan dan digunakan untuk kegunaan, ia mesti dipantau secara berterusan kerana dengan memahami keberkesanannya, organisasi akan dapat mengemas kini model sebagai. diperlukan.

Model boleh menjadi ketinggalan zaman atas beberapa sebab. Contohnya, dinamik pasaran mungkin berubah, begitu juga perniagaan itu sendiri dan model perniagaannya. Model dibina berdasarkan data sejarah untuk meramalkan hasil masa hadapan, tetapi apabila dinamik pasaran menyimpang daripada cara organisasi sentiasa menjalankan perniagaan, prestasi model boleh merosot. Oleh itu, adalah penting untuk mengambil perhatian apakah proses yang mesti diikuti untuk memastikan model itu dikemas kini.

Enterprise AI sedang bergerak pantas daripada gembar-gembur kepada realiti dan akan memberi kesan yang ketara terhadap operasi dan kecekapan perniagaan. Mengambil masa untuk merancang pelaksanaannya sekarang akan meletakkan perniagaan dalam kedudukan yang lebih baik untuk meraih faedahnya pada masa hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah langkah-langkah untuk berjaya melaksanakan kecerdasan buatan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!