人工智能(AI)和機器學習(ML)正在從商業流行語轉向更廣泛的企業采用。圍繞戰略和采用的努力讓人想起企業云戰略的周期和轉折點，當時企業不再有遷移到云的選擇，只剩下何時以及如何遷移的問題。

人工智能和機器學習的實施策略與企業構建其方法的演變模式相同。在本文中，我們將帶大家了解如何讓人工智能和機器學習充分發揮其潛力。

據研究報告發現，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能的使用。這項工作和努力是由企業內部的企業數據湖驅動的，由于合規性和低成本存儲，這些數據湖大部分處于閑置狀態，利用這些豐富的存儲庫，讓人工智能回答我們沒有問的問題，或者可能不知道該問的問題。

預計到2026年，以人工智能為中心的系統支出將超過3000億美元，而未來幾年，各行業的企業將繼續采用人工智能和機器學習技術，轉變其核心流程和業務模式，以利用機器學習系統來增強運營并提高成本效率。當企業領導者開始制定如何充分利用這項技術的計劃和策略時，他們必須記住，采用人工智能和機器學習的道路是一段旅程，而不是一場競賽。

如何成功實施人工智能?

1、明確定義用例

對于企業領導者及其項目經理來說，首先要花時間明確定義和闡明他們希望人工智能解決的特定問題或挑戰，這一點很重要，因為目標越具體，他們實施人工智能的成功機會就越大。

2、驗證數據的可用性

一旦明確定義了用例，下一步就是確保現有的流程和系統能夠捕獲和跟蹤執行所需分析所需的數據。

大量的時間和精力花費在數據攝取和整理上，因此企業必須確保捕獲足夠數量的正確數據，并具有正確的變量或特征，例如年齡、性別或種族。值得記住的是，由于數據的質量與數據的數量對成功的結果同樣重要，因此企業應該優先考慮數據治理程序。

3、開展基礎數據挖掘

對于企業來說，一頭扎進模型構建練習可能很誘人，但至關重要的是，它首先要進行快速數據探索練習，以驗證其數據假設和理解。這樣做將有助于根據企業的主題專業知識和商業頭腦，確定數據是否在講述正確的故事。

這樣的練習還將幫助企業了解重要的變量特征應該或可能是什么，以及應該創建哪種數據分類，作為任何潛在模型的輸入。

4、匯集多元化、包容性的工程團隊

為了使人工智能模型真正成功，管理該模型的團隊需要帶來各種想法和觀點。這就要求在考慮到諸如性別、種族和神經多樣性等人口和社會因素的情況下，從盡可能多的人群中雇用和納入工作人員。

在科技行業和商業領域，技能差距仍然很突出，但招聘和留住各種背景的員工可以緩解這一問題，并確保人工智能模型盡可能具有包容性和可操作性。花時間根據行業進行基準測試，找出需要更多代表的地方。

5、定義模型構建方法

與其關注假設應該實現的最終目標，不如關注假設本身。運行測試以確定哪些變量或特征最重要，將驗證假設并改進其執行。

應讓多元化的業務和領域專家參與其中，因為他們的持續反饋，對于驗證和確保所有利益相關者達成共識至關重要。事實上，由于任何機器學習模型的成功都取決于成功的特征工程，因此在獲得更好的特征時，主題專家總是比算法更有價值。

6、定義模型驗證方法

性能指標的定義將有助于對多種算法的結果進行評估、比較和分析，進而有助于進一步完善特定模型。例如，分類準確性在處理分類用例時將是一個很好的性能衡量標準。

數據需要分為兩個數據集：一個訓練集，用于訓練算法;一個測試集，用于評估算法。根據算法的復雜性，這可能就像選擇隨機分割數據一樣簡單，例如60%用于訓練，40%用于測試，或者可能涉及更復雜的采樣過程。

與測試假設一樣，業務和領域專家應該參與進來驗證發現，并確保一切都朝著正確的方向發展。

7.自動化和生產推廣

模型構建并驗證后，必須將其投入生產。從幾周或幾個月的有限推出開始，業務用戶可以提供有關模型行為和結果的持續反饋，然后可以向更廣泛的受眾推出。

應選擇正確的工具和平臺來自動化數據攝取，并建立適當的系統將結果傳播給適當的受眾。該平臺應提供多個接口，以滿足企業最終用戶不同程度的知識需求。例如，業務分析師可能希望根據模型結果進行進一步分析，而臨時終端用戶可能只想通過儀表板和可視化與數據進行交互。

8.繼續更新模型

一旦模型發布并部署使用，就必須對其進行持續監控，因為通過了解其有效性，企業將能夠根據需要更新模型。

由于多種原因，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會發生變化。模型建立在歷史數據的基礎上，以便預測未來的結果，但隨著市場動態偏離企業一貫開展業務的方式，模型的性能可能會惡化。因此，重要的是要記住必須遵循哪些流程以確保模型保持最新。

企業人工智能正在迅速超越炒作并進入現實，并將對業務運營和效率產生重大影響。現在花時間規劃其實施將使企業處于更有利的地位，以便進一步享受其好處。