實施人工智能從來不是一件一勞永逸的事情，它需要廣泛的戰略，以及不斷調整的過程。

以下了解企業成功實施人工智能的一些關鍵的實施步驟，以幫助人工智能和機器學習充分發揮其潛力。

人工智能和機器學習正從商業流行術語轉向更廣泛的企業應用。圍繞戰略和采用的努力讓人們想起企業云戰略的周期和轉折點，企業如今不再有是否遷移到云平臺的選擇，只剩下何時以及如何遷移云平臺的問題。人工智能和機器學習的實現策略在企業構建方法時處于相同的進化模式。

根據調研機構Forrester公司發布的調查報告，將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。這種做法和努力是由企業內部的企業數據湖驅動的，由于合規和低成本的存儲，這些數據湖大部分處于閑置狀態。利用這些豐富的知識庫，讓人工智能回答人們沒有問也可能不知道問的問題，這是企業需要理解的好處。

到2026年，在以人工智能為中心的系統上的支出預計將超過3000億美元，因此，這種利潤需要物有所值，而且壓需要妥善處理。

未來幾年，所有行業的組織都將繼續接受人工智能和機器學習技術，轉變其核心流程和業務模型，以利用機器學習系統來增強運營和提高成本效益。隨著企業領導者開始制定如何充分利用這項技術的計劃和戰略，重要的是他們要記住，采用人工智能和機器學習的道路是一個旅程，而不是一場比賽。企業應該從考慮以下八個步驟開始。

1.清楚地定義用例

重要的是，商業領袖和他們的項目經理首先要花時間清楚地定義和闡明他們希望人工智能解決的特定問題或挑戰。目標越具體，他們實施人工智能的成功機會就越大。

例如，企業表示希望“在線銷售增加10%”就不夠具體。與其相反，一個更明確的聲明，例如旨在通過監測網站訪問者的人口統計數據來增加10%的在線銷售，在闡明目標和確保所有利益相關者清楚地理解這一目標方面更有用。

2.驗證數據的可用性

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

大量的時間和精力都花在了數據的攝取和爭論上，因此企業必須確保以足夠的數量捕獲正確的數據，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，對于一個成功的結果來說，數據的質量和數據的數量一樣重要，企業應該優先考慮數據治理程序。

3.進行基礎數據挖掘

對于企業來說，通過模型構建練習可能很有誘惑力，但首先進行快速的數據探索練習是至關重要的，這樣可以驗證其數據假設和理解。這樣做將有助于確定基于企業的主題專業知識和商業頭腦，數據是否在講述正確的故事。

這樣的練習還將幫助企業理解重要的變量或特征應該或可能是什么，以及應該創建哪種數據分類，以用作任何潛在模型的輸入。

4.組建多元化和包容性的工程團隊

對于一個真正成功的人工智能模型，管理該模型的團隊需要帶來各種想法和觀點。這要求從盡可能多的人群中招聘和納入工作人員，同時考慮到性別、種族和多樣性等人口和社會因素。

在科技行業和商業領域，技能差距仍然突出，但招聘和留住來自各種可能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。因此，企業需要花費時間根據其所在的行業進行基準測試，找出需要更多代表的地方。

5.定義模型構建方法

與其關注假設應該達到的最終目標，不如關注假設本身。運行測試來確定哪些變量或特征最重要，將驗證假設并改善其執行。

企業的不同的業務和領域專家小組應該參與進來，因為他們的持續反饋對于驗證和確保所有涉眾在同一頁面上是至關重要的。事實上，由于任何機器學習模型的成功都依賴于成功的特征工程，當涉及到派生更好的特征時，主題專家總是比算法更有價值。

6.定義模型驗證方法

性能度量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具體的模型。例如分類精度，即正確預測的數量除以所做預測的總數再乘以100，在處理分類用例時，這將是一個很好的性能度量。

數據將需要分為兩個數據集:一個是訓練集，算法將在其上進行訓練;另一個是測試集，算法將在其上進行評估。根據算法的復雜性，這可能簡單到選擇一個隨機的數據分割，例如60%用于訓練，40%用于測試，或者可能涉及更復雜的抽樣過程。

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

7.自動化和生產部署

一旦構建并驗證了模型，就必須將其推出到生產中。從幾周或幾個月的有限推出開始，在此基礎上，業務用戶可以對模型行為和結果提供持續的反饋，然后可以向更廣泛的受眾推出。

應該選擇正確的工具和平臺來自動化數據攝取，并建立系統將結果傳播給適當的受眾。該平臺應提供多種接口，以考慮組織最終用戶的不同知識程度。例如，業務分析師可能希望基于模型結果進行進一步的分析，而普通終端用戶可能只想通過儀表板和可視化與數據交互。

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，組織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組織一貫的經營方式，模型的性能可能會惡化。因此，重要的是要注意必須遵循哪些流程才能確保模型是最新的。

企業人工智能正迅速從炒作走向現實，并將對業務運營和效率產生重大影響。現在就花時間來計劃它的實施，將使企業處于更有利的地位，以便在未來享受它的好處。