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将AI成功应用到任何商业运作的十种方法

企业必须分析和理解在其运营中实施AI的不同方法。在技术领域,人工智能(AI)是一个流行的术语。通过学习算法,其被认为有能力改变任何行业,并为企业提供光明的未来。这项突破性的技术可以通过创建日常数据,帮助提高客户决策管理、预测、质量保证制造和软件代码的生成。当将AI软件集成到组织的运营中时,必须确保其满足组织的需求。可考虑采取以下行动来实现AI:1、学习AI花点时间了解一下当代人工智能的能力。如,可利用大量的在线数据和工具,以熟悉人工智能的基本思想。此外,还建议看一些在线教程和远程研讨会,作为开始学习AI的

企业必须分析和理解在其运营中实施AI的不同方法。

将AI成功应用到任何商业运作的十种方法

在技术领域,人工智能(AI)是一个流行的术语。通过学习算法,其被认为有能力改变任何行业,并为企业提供光明的未来。这项突破性的技术可以通过创建日常数据,帮助提高客户决策管理、预测、质量保证制造和软件代码的生成。

当将AI软件集成到组织的运营中时,必须确保其满足组织的需求。可考虑采取以下行动来实现AI:

1、学习AI

花点时间了解一下当代人工智能的能力。如,可利用大量的在线数据和工具,以熟悉人工智能的基本思想。此外,还建议看一些在线教程和远程研讨会,作为开始学习AI的简单方法,并提高对企业内部机器学习和预测分析等科目的知识。

2、确定使用AI解决的问题

对于每个组织而言,一旦熟悉了基础知识,下一步就是开始探索各种概念。考虑如何使用AI软件增强当前产品和服务的能力。更重要的是,组织应该考虑到AI可能帮助解决业务问题或提供切实利益的特定用例。

3、寻找合格的候选人

将广泛的机会集中在实际AI项目部署的用例上至关重要,如发票匹配、基于物联网的人脸识别、老化设备的主动维护或客户购买模式。要有创意,让尽可能多的人参与到这个过程中来。

4、试点AI项目

人们认为,需要一个由AI、数据和业务流程专业人员组成的团队来收集数据、设计算法、部署科学控制的版本,并分析影响和风险,从而将AI软件采用的候选项目转化为实际项目。

5、创建工作组

为了避免出现“垃圾进,垃圾出”的情况,在将机器学习整合到企业之前,创建一个工作组来整合数据。为了确保数据的正确性和丰富性,以及包含ML的所有必要维度,建立一个跨[业务单元]工作组、集成多个数据集并消除差异是至关重要的。

6、建立批判性的理解

早期AI项目的成功和错误有助于更好地理解整个业务。要认识到,分析数据和传统的后视镜报告是建立理解基线的必要条件,因为它们是通向人工智能之路的第一步。

7、从小事做起

不要试图一次性处理太多的数据,先将AI应用于一小部分数据。从小事做起,利用AI逐步证明其价值,收集反馈,然后根据需要进行扩展。选择一个想解决的具体问题,让AI专注于它,并向它提出有针对性的查询,而不是向它灌输事实。

8、考虑AI系统的存储需求

一旦少量数据样本开始增长,就必须考虑AI系统的存储需求。获得研究成果需要改进算法。但是,如果没有大量数据来帮助开发越来越精确的模型,AI系统就无法满足计算目标。因此,在设计AI系统时,应该考虑快速、优化的存储。

9、在日常工作中加入AI

由于AI提供了额外的信息和自动化,员工有了将AI融入日常活动的工具,但不是让AI取代他们。企业应该对技术如何解决工作流程中的问题持开放态度。

10、发展平衡

建立一个AI系统需要平衡研究项目的需求和技术的需求。企业必须为网络、存储和图形处理单元(GPU))分配足够的带宽。另一个有时被忽视的方面是安全。

AI一直在改变企业的运营,并被证明是一个不变的价值。其大大降低了运营费用,简化了企业流程并实现了自动化,增强了客户沟通,并保护了消费者数据的安全。

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