人工智能和機器學習解決方案如今在各行業組織中的應用變得越來越普遍，組織可以通過四個步驟成功實施人工智能技術。

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人工智能技術發展如此之快，已經成為各行業和商業領域的主流應用。到2025年，人工智能和智能機器相結合的解決方案將成為人們日常應用的工具。

隨著越來越多的組織采用人工智能解決方案，并了解人工智能如何影響他們與供應商和員工的合作，需要遵循以下四個關鍵步驟成功實施人工智能。

1.了解組織在人工智能/機器學習實施中的關鍵角色

數據科學家、首席數據官以及高級數據工程師等角色對實現人工智能/機器學習系統至關重要，同時，以下兩個角色對實際實現也至關重要。

·業務數據分析師：這個角色對理解數據使用以及學習培訓和驗證數據集的使用原則至關重要。他們了解數據的實際應用，可以幫助實施團隊高效地開展工作。

·機器學習工程師：盡管這個角色至關重要，但是組織通常與經驗豐富的第三方合作，并聘請他們的員工進行日常維護。組織需要在內部尋求在商業智能方面經驗豐富的IT團隊成員，使其能夠熟練掌握技能，這樣就可以擁有既熟悉業務操作又具有數據分析經驗的團隊成員。他們通常能夠很快了解結果，并且可以通過在承包商或服務公司的培訓和實際操作時間來完成這一任務。

2.定義組織的需求和預期的業務成果

在組織開始實施新項目之前，必須知道要解決的難題并定義其需求。實施人工智能/機器學習解決方案也是如此。

確保組織解決其痛點需要采用人工智能/機器學習解決方案。一些組織可能希望使用人工智能或機器學習技術，只是因為它們是前沿技術。根據不同的問題，可能只要求使用分析工具或其他業務編碼提供答案。當組織需要處理超大型數據集的能力時，采用人工智能和機器學習解決方案的效果最佳。

在確定人工智能/機器學習解決方案是合適的解決方案之后，需要確定這一解決方案如何增加價值以及實現目標所需的資源。無論是創建新產品或服務，還是改善運營規模以擴展業務，確定最終目標都將使實現可持續價值變得更加容易。

3.根據第一步進行分析和創建數據集，并進行徹底測試

了解所需的數據或信息的類型可以防止組織在錯誤信息方面浪費時間。為了控制偏差并減少過度擬合和擬合不足的機會，需要為組織的團隊留出足夠的時間做好準備，以便與關鍵利益相關者一起審查數據。這一步至關重要。如有必要，需要加倍估算，以確保得到適當的結果，并實施正在進行的維護。

組織需要不斷測試數據模型，這一步驟與數據準備密切相關。還需要獲得對人工智能/機器學習解決方案測試和操作具有豐富知識和經驗的專家。為了確保對測試結果的信心，測試必須由能夠快速識別數據集和相關參數的錯誤的工作人員來管理。

4.通過實施解決方案來管理數據的期望和偏差

一旦投入生產，負責人工智能/機器學習解決方案持續管理的團隊將直接影響這一解決方案的價值和擴展能力。組織必須像部署代碼一樣謹慎對待人工智能/機器學習解決方案。數據治理被定義為關鍵和核心流程，它將幫助組織了解必須連續監控以檢查和維護的關鍵指標。否則將產生巨大的糾正成本，或者其結果可能會以一種意想不到的方式產生偏差。

許多組織希望盡快啟動其人工智能/機器學習解決方案。那些倉促行事的組織不了解最終結果和這些技術的真正功能。此外，同樣重要的是確保組織聲稱的價值與用戶期望的價值相符。

人工智能/機器學習技術將從根本上改變業務模型，提高運營效率，并促進技術進步，從而為員工、客戶和利益相關者創造更多的價值。