企業必須分析和理解在其運營中實施AI的不同方法。

　　在技術領域，人工智能(AI)是一個流行的術語。通過學習算法，其被認為有能力改變任何行業，并為企業提供光明的未來。這項突破性的技術可以通過創建日常數據，幫助提高客戶決策管理、預測、質量保證制造和軟件代碼的生成。

　　當將AI軟件集成到組織的運營中時，必須確保其滿足組織的需求。可考慮采取以下行動來實現AI:

　　1、學習AI

　　花點時間了解一下當代人工智能的能力。如，可利用大量的在線數據和工具，以熟悉人工智能的基本思想。此外，還建議看一些在線教程和遠程研討會，作為開始學習AI的簡單方法，并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

　　對于每個組織而言，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軟件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切實利益的特定用例。

　　3、尋找合格的候選人

　　將廣泛的機會集中在實際AI項目部署的用例上至關重要，如發票匹配、基于物聯網的人臉識別、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到這個過程中來。

　　4、試點AI項目

　　人們認為，需要一個由AI、數據和業務流程專業人員組成的團隊來收集數據、設計算法、部署科學控制的版本，并分析影響和風險，從而將AI軟件采用的候選項目轉化為實際項目。

　　5、創建工作組

　　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，創建一個工作組來整合數據。為了確保數據的正確性和豐富性，以及包含ML的所有必要維度，建立一個跨[業務單元]工作組、集成多個數據集并消除差異是至關重要的。

　　6、建立批判性的理解

　　早期AI項目的成功和錯誤有助于更好地理解整個業務。要認識到，分析數據和傳統的后視鏡報告是建立理解基線的必要條件，因為它們是通向人工智能之路的第一步。

　　7、從小事做起

　　不要試圖一次性處理太多的數據，先將AI應用于一小部分數據。從小事做起，利用AI逐步證明其價值，收集反饋，然后根據需要進行擴展。選擇一個想解決的具體問題，讓AI專注于它，并向它提出有針對性的查詢，而不是向它灌輸事實。

　　8、考慮AI系統的存儲需求

　　一旦少量數據樣本開始增長，就必須考慮AI系統的存儲需求。獲得研究成果需要改進算法。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、優化的存儲。

　　9、在日常工作中加入AI

　　由于AI提供了額外的信息和自動化，員工有了將AI融入日常活動的工具，但不是讓AI取代他們。企業應該對技術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系統需要平衡研究項目的需求和技術的需求。企業必須為網絡、存儲和圖形處理單元(GPU))分配足夠的帶寬。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，并被證明是一個不變的價值。其大大降低了運營費用，簡化了企業流程并實現了自動化，增強了客戶溝通，并保護了消費者數據的安全。