如果你正在努力让你的人工智能(AI)项目启动,或为业务提供可衡量的结果,你不是一个人!幸运的是,对于企业来说,人工智能项目的成功变得不再那么难以捉摸了。根据Gartner,“到2024年年底,75%的企业将从试点转向人工智能的运营,推动流数据和分析基础设施增长5倍。”这是个好消息。

如果你想加快你的人工智能努力,并避免常见的陷阱,可能会减慢你的公司,阅读一些有用的技巧和建议。

避免“实验室”方法

根据最近的一项调查《福布斯》文章很多人工智能项目失败的一个反复出现的原因是,公司采取“实验室”式的执行方式,期望一群孤立的数据科学家和工程师能够迅速执行公司的计划。这种方法的问题在于,成功的人工智能项目需要全公司的战略,需要跨部门的关键利益相关者的参与,不仅包括以数据为导向的工作角色,还包括公司各地的业务分析师和用户。文章称,企业可以通过组建专门的多功能团队,推动人工智能项目成功完成,从而克服这一挑战。这一过程可能需要提高现有员工的人工智能技能,并与外部供应商和供应商合作,以填补知识缺口。

投入时间和精力- - - - - -和数据

根据这篇文章,“开发和部署ML模型并确保它们推动实际行动需要大量的时间投资,而且是一个持续的过程。”成功首先要确保为您的AI和机器学习(ML)系统提供正确的培训数据。这需要为项目所需的所有数据提供一个单一的源或存储库,并能够不断地向其提供或更新最新信息。与现有遗留系统的集成对几乎所有公司来说都是一个挑战,但使用基于云的、易于使用的平台和应用程序有助于缓解IT部门的数据集成挑战。

最后,成功需要将数据转化为行动。根据这篇文章,“在数据、洞察力、智慧和结果之间建立清晰的关系至关重要。”

调整组织

人工智能必须提供公司范围内的利益,特别是对业务用户,并且还必须与业务目标保持一致,以展示有意义的成功。要实现这些目标,您需要说服整个公司的关键利益相关者和领导了解您的项目的业务价值。通过从简单、明确定义的用例开始,并在整个实施过程及以后定期就您的AI计划进行沟通,您可以帮助克服任何阻力。

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