將AI成功應用到任何商業運作的十種方法

企業必須分析和理解在其營運中實施AI的不同方法。

在科技領域，人工智慧(AI)是一個流行的術語。透過學習演算法，其被認為有能力改變任何行業，並為企業提供光明的未來。這項突破性的技術可以透過創建日常數據，幫助提高客戶決策管理、預測、品質保證製造和軟體程式碼的產生。

當將AI軟體整合到組織的運作中時，必須確保其滿足組織的需求。可考慮採取以下行動來實現AI:

1、學習AI

花點時間了解當代人工智慧的能力。如，可利用大量的線上數據和工具，以熟悉人工智慧的基本想法。此外，也建議看一些線上教學和遠距研討會，作為開始學習AI的簡單方法，並提高對企業內部機器學習和預測分析等科目的知識。

2、確定使用AI解決的問題

對於每個組織而言，一旦熟悉了基礎知識，下一步就是開始探索各種概念。考慮如何使用AI軟體增強當前產品和服務的能力。更重要的是，組織應該考慮到AI可能幫助解決業務問題或提供實際利益的特定用例。

3、尋找合格的候選人

將廣泛的機會集中在實際AI專案部署的用例上至關重要，例如發票匹配、基於物聯網的人臉識別、老化設備的主動維護或客戶購買模式。要有創意，讓盡可能多的人參與這個過程。

4、試點AI專案

人們認為，需要一個由AI、資料和業務流程專業人員組成的團隊來收集資料、設計演算法、部署科學控制的版本，並分析影響和風險，從而將AI軟體採用的候選項目轉化為實際項目。

5、建立工作群組

為了避免出現「垃圾進，垃圾出」的情況，在將機器學習整合到企業之前，建立一個工作群組來整合資料。為了確保資料的正確性和豐富性，以及包含ML的所有必要維度，建立一個跨[業務單元]工作組、整合多個資料集並消除差異是至關重要的。

6、建立批判性的理解

早期AI專案的成功和錯誤有助於更好地理解整個業務。要認識到，分析數據和傳統的後視鏡報告是建立理解基線的必要條件，因為它們是通往人工智慧之路的第一步。

7、從小事做起

不要試圖一次處理太多的數據，先將AI應用於一小部分數據。從小事做起，利用AI逐步證明其價值，收集回饋，然後根據需要進行擴展。選擇一個想解決的具體問題，讓AI專注於它，並向它提出有針對性的查詢，而不是向它灌輸事實。

8、考慮AI系統的儲存需求

一旦少量資料樣本開始成長，就必須考慮AI系統的儲存需求。獲得研究成果需要改進演算法。但是，如果沒有大量數據來幫助開發越來越精確的模型，AI系統就無法滿足計算目標。因此，在設計AI系統時，應該考慮快速、最佳化的儲存。

9、在日常工作中加入AI

由於AI提供了額外的資訊和自動化，員工有了將AI融入日常活動的工具，但不是讓AI取代他們。企業應該對科技如何解決工作流程中的問題持開放態度。

10、發展平衡

建立一個AI系統需要平衡研究計畫的需求和技術的需求。企業必須為網路、儲存和圖形處理單元(GPU))分配足夠的頻寬。另一個有時被忽視的方面是安全。

AI一直在改變企業的運營，並被證明是一個不變的價值。其大大降低了營運費用，簡化了企業流程並實現了自動化，增強了客戶溝通，並保護了消費者資料的安全。

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