轉(zhuǎn)向人工智能優(yōu)先戰(zhàn)略的五個要點

根據(jù)高德納咨詢公司(Gartner)的數(shù)據(jù)，到2022年，人工智能將為全球創(chuàng)造2.9萬億美元的商業(yè)價值和62億小時的勞動生產(chǎn)率。許多公司的目標是人工智能（AI）優(yōu)先戰(zhàn)略，機器學(xué)習(xí)除了優(yōu)化業(yè)務(wù)流程外，現(xiàn)在也被用來重新思考業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。人工智能優(yōu)先策略使人工智能成為公司的核心，用于優(yōu)化預(yù)測、客戶支持、營銷、產(chǎn)品、制造、故障檢測，并了解客戶偏好和創(chuàng)新方式，以創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。

現(xiàn)在，你應(yīng)該考慮的不是需不需要人工智能，而是如何將人工智能應(yīng)用到你的企業(yè)和業(yè)務(wù)流程中。在理想的世界里，人工智能可以協(xié)助決策的每一個階段，完全嵌入到系統(tǒng)中，并對員工和客戶完全透明。但要實現(xiàn)這一目標，需要發(fā)生根本性的變化，包括自上而下的思維模式轉(zhuǎn)變，以及MLOps（機器學(xué)習(xí)運營）工具的實現(xiàn)，以幫助IT團隊克服可能阻止AI充分發(fā)揮其潛力的技術(shù)障礙。

以下是公司轉(zhuǎn)向人工智能優(yōu)先戰(zhàn)略的五個要點。

1.讓人工智能成為企業(yè)的中心

人工智能的成功應(yīng)用依賴于強有力的領(lǐng)導(dǎo)支持（畢竟要花費許多資源，包含資金、時間和人力）。除了技術(shù)團隊外，還需要設(shè)立跨職能團隊，由諸如放射科醫(yī)生或保險專家等對應(yīng)業(yè)務(wù)專家組成，連同商業(yè)用戶、軟件工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、測試人員、架構(gòu)師和產(chǎn)品經(jīng)理在內(nèi)的所有與人工智能項目有接觸的專業(yè)人士都需要參與進來，這樣組織才能更快地利用人工智能，機器學(xué)習(xí)模型才能更平穩(wěn)地投入生產(chǎn)。

2.讓人工智能長期工作

模型通常是由數(shù)據(jù)科學(xué)家在理想條件下設(shè)計的。從研究到實時部署是困難的，很多時候會成為第一個障礙。許多人工智能項目由于缺乏干凈可靠的數(shù)據(jù)、直接訪問不同類型的數(shù)據(jù)存儲以及計算資源短缺而碰壁。當數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建模型時，他們應(yīng)該與DevOps（開發(fā)運營）團隊合作，為數(shù)據(jù)管理、部署和人工智能系統(tǒng)監(jiān)控制定長期計劃，以確保成功實施，并順利進行維護和操作。

3.減少繁瑣的數(shù)據(jù)準備任務(wù)

人工智能系統(tǒng)需要投入大量數(shù)據(jù)準備、集成和模型訓(xùn)練任務(wù)，寶貴且訓(xùn)練有素的數(shù)據(jù)科學(xué)家消耗了大量時間。許多這些任務(wù)可以自動化，以簡化數(shù)據(jù)管道，更容易地將工作負載從研究轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)，檢測性能的下降，或檢測結(jié)果中的漂移，表明模型需要用更完整或更新鮮的數(shù)據(jù)進行重新訓(xùn)練。

4.利用現(xiàn)成的人工智能

以前，只有像谷歌和Facebook這樣的大公司才有足夠的資金來實現(xiàn)人工智能/ML模型，并獲得所需的技術(shù)，而且很難找到數(shù)據(jù)科學(xué)家。今天，許多公司正在為研究探索和大規(guī)模生產(chǎn)部署提供最前沿的開源框架、工具、庫和模型。那些能夠快速利用和定制計算機視覺、語言處理、語音識別和其他常用功能的開源解決方案的公司，走在了前面。利用這些成熟的技術(shù)平臺，能更快速構(gòu)建符合企業(yè)專業(yè)需求的人工智能系統(tǒng)，開發(fā)和試錯的時間大大降低。

5.實施最好的性價比戰(zhàn)略

今天的基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境是一片“茂密叢林”。有無數(shù)種計算選項的組合，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以用于不同的AI工作負載，包括CPU、GPU、AI加速器、云計算、混合云計算、協(xié)同定位等。因此，為了以合理的價格實現(xiàn)高性能，執(zhí)行任務(wù)會有很多復(fù)雜性和不可預(yù)見的挑戰(zhàn)。了解人工智能對預(yù)算的影響，選擇最具成本效益的基礎(chǔ)設(shè)施，可以降低人工智能的總成本，加速創(chuàng)新，限制風(fēng)險，并加快部署時間。

隨著新的數(shù)字經(jīng)濟的出現(xiàn)，到2022年，企業(yè)將競相使用AI洞察力，通過真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動來增強競爭力。盡管過去一年很困難，但數(shù)據(jù)分析已經(jīng)證明是更好的商業(yè)決策的關(guān)鍵，最近的創(chuàng)新加快了企業(yè)重塑自身、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程。

通過使人工智能成為整個IT組織的核心，企業(yè)可以更接近于利用人工智能作為一種戰(zhàn)略資源，從而在短期和未來幾年獲得全部利益。

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