成功實施人工智慧有哪些步驟？

實施人工智慧從來不是一件一勞永逸的事情，它需要廣泛的策略，以及不斷調整的過程。

以下了解企業成功實施人工智慧的一些關鍵的實施步驟，以幫助人工智慧和機器學習充分發揮其潛力。

人工智慧和機器學習正從商業流行術語轉向更廣泛的企業應用。圍繞著策略和採用的努力讓人們想起企業雲端策略的週期和轉折點，企業如今不再有是否遷移到雲端平台的選擇，只剩下何時以及如何遷移雲端平台的問題。人工智慧和機器學習的實現策略在企業建構方法時處於相同的進化模式。

根據研究機構Forrester公司發布的調查報告，將近三分之二的企業技術決策者已經實施、正在實施或正在擴大人工智慧的使用。這種做法和努力是由企業內部的企業資料湖驅動的，由於合規和低成本的存儲，這些資料湖大部分處於閒置狀態。利用這些豐富的知識庫，讓人工智慧回答人們沒有問也可能不知道要問的問題，這是企業需要理解的好處。

到2026年，在以人工智慧為中心的系統上的支出預計將超過3000億美元，因此，這種利潤需要物有所值，而且壓需要妥善處理。

未來幾年，所有行業的組織都將繼續接受人工智慧和機器學習技術，轉變其核心流程和業務模型，以利用機器學習系統來增強營運和提高成本效益。隨著企業領導者開始製定如何充分利用這項技術的計劃和策略，重要的是他們要記住，採用人工智慧和機器學習的道路是一個旅程，而不是一場比賽。企業應該從考慮以下八個步驟開始。

1.清楚定義用例

重要的是，商業領袖和他們的專案經理首先要花時間清楚地定義和闡明他們希望人工智慧解決的特定問題或挑戰。目標越具體，他們實施人工智慧的成功機會就越大。

例如，企業表示希望「線上銷售增加10%」就不夠具體。與其相反，一個更明確的聲明，例如旨在透過監控網站訪客的人口統計資料來增加10%的線上銷售，在闡明目標和確保所有利害關係人清楚地理解這一目標方面更有用。

2.驗證資料的可用性

一旦明確定義了用例，下一步就是確保已經就位的流程和系統能夠擷取和追蹤執行所需分析所需的資料。

大量的時間和精力都花在了數據的攝取和爭論上，因此企業必須確保以足夠的數量捕獲正確的數據，並具有正確的變數或特徵，例如年齡、性別或種族。值得記住的是，對於一個成功的結果來說，資料的品質和資料的數量一樣重要，企業應該優先考慮資料治理程序。

3.進行基礎資料探勘

對於企業來說，透過模型建立練習可能很有誘惑力，但首先進行快速的資料探索練習是至關重要的，這樣可以驗證其數據假設和理解。這樣做將有助於確定基於企業的主題專業知識和商業頭腦，數據是否在講述正確的故事。

這樣的練習也將幫助企業理解重要的變數或特徵應該或可能是什麼，以及應該創建哪種資料分類，以用作任何潛在模型的輸入。

4.組成多元化和包容性的工程團隊

對於一個真正成功的人工智慧模型，管理該模型的團隊需要帶來各種想法和觀點。這要求從盡可能多的人群中招募和納入工作人員，同時考慮性別、種族和多樣性等人口和社會因素。

在科技業和商業領域，技能差距仍然突出，但招募和留住來自各種可能背景的員工可以緩解這一問題，並確保人工智慧模型盡可能具有包容性和可操作性。因此，企業需要花時間根據其所在的行業進行基準測試，找出需要更多代表的地方。

5.定義模型建構方法

與其專注於假設應該達到的最終目標，不如專注於假設本身。執行測試來確定哪些變數或特徵最重要，將驗證假設並改善其執行。

企業的不同的業務和領域專家小組應該參與進來，因為他們的持續回饋對於驗證和確保所有涉眾在同一頁上是至關重要的。事實上，由於任何機器學習模型的成功都依賴於成功的特徵工程，當涉及到派生更好的特徵時，主題專家總是比演算法更有價值。

6.定義模型驗證方法

效能測量的定義將有助於對多種演算法的結果進行評估、比較和分析，進而有助於進一步完善具體的模型。例如分類精確度，即正確預測的數量除以所做預測的總數再乘以100，在處理分類案例時，這將是一個很好的效能度量。

資料將需要分為兩個資料集:一個是訓練集，演算法將在其上進行訓練;另一個是測試集，演算法將在其上進行評估。根據演算法的複雜性，這可能簡單到選擇一個隨機的資料分割，例如60%用於訓練，40%用於測試，或者可能涉及更複雜的抽樣過程。

與測試假設一樣，業務和領域專家應該參與驗證結果，並確保一切都朝著正確的方向發展。

7.自動化和生產部署

一旦建置並驗證了模型，就必須將其推出到生產中。從幾週或幾個月的有限推出開始，在此基礎上，業務用戶可以對模型行為和結果提供持續的回饋，然後可以向更廣泛的受眾推出。

應該選擇正確的工具和平台來自動化資料攝取，並建立系統將結果傳播給適當的受眾。該平台應提供多種接口，以考慮組織最終用戶的不同知識程度。例如，業務分析師可能希望基於模型結果進行進一步的分析，而普通終端使用者可能只想透過儀表板和視覺化與資料互動。

8.繼續更新模型

一旦模型發布並部署使用，就必須對其進行持續監控，因為透過了解其有效性，組織將能夠根據需要更新模型。

由於多種原因，模型可能會過時。例如，市場動態可能會發生變化，企業本身及其商業模式也可能發生變化。模型建立在歷史資料的基礎上，以便預測未來的結果，但隨著市場動態偏離組織一貫的經營方式，模型的表現可能會惡化。因此，重要的是要注意必須遵循哪些流程才能確保模型是最新的。

企業人工智慧正迅速從炒作走向現實，並將對業務營運和效率產生重大影響。現在就花時間來規劃它的實施，將使企業處於更有利的地位，以便在未來享受它的好處。

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