隨著ChatGPT和生成式人工智能的持續發展，人工智能可以實現的目標越來越明顯。新用例和創新的加速，對行業來說是一個激動人心的時刻。然而，這些技術進入主流市場并達到能夠達到為整個企業提供真正價值的易用性水平還需要時間。

幸運的是，對于那些渴望踏上自己的人工智能之旅但可能不知道從哪里開始的組織來說，人工智能模型已經存在了一段時間，現在相對更容易使用。例如，像谷歌、IBM、微軟和其他大型科技公司已經創建并開發了人工智能模型，企業組織可以圍繞自己的商用利益將這些模型應用到自己的工作流程中，如今使得人工智能的進入門檻比過去低得多。

缺點是，這些模型需要根據組織的特定需求進行定制。如果定制過程做得不正確，可能會消耗寶貴的資源和預算，并最終影響企業的成功。為了避免這種情況，在將人工智能模型應用于其工作流程之前，組織機構應仔細審查以下幾點：

考慮基礎架構

實現人工智能比安裝計算機程序更困難。正確地做到這一點需要時間和資源。這個過程中的失誤可能會導致不必要的成本——例如，評估數據的存儲位置對于防止陷入昂貴的云模型非常重要。

但在組織評估如何應用人工智能模型之前，他們必須首先確定是否有正確的基礎設施來啟用和推動這些模型。組織往往缺乏培訓和運營人工智能模型所需的基礎設施。對于面臨這種情況的組織來說，至關重要的是，他們要考慮利用現代基礎設施來處理、擴展和存儲為人工智能模型提供動力所需的大量數據。與此同時，數據處理也需要快速完成，才能在當今的數字世界中發揮作用，因此利用能夠提供快速、強大性能的解決方案同樣重要。例如，投資于能夠解決人工智能數據管道多個階段的高性能存儲，可以在最大限度地減少放緩、加速開發和使人工智能項目能夠擴展方面發揮關鍵作用。

驗證用例

一旦現代基礎設施奠定了基礎，定制過程中的下一步就是確定人工智能模型的用例。這個用例應該是具體的，具有模型可以輕松實現的有形結果。如果識別一個用例是一個挑戰，那么從小處著手，為人工智能模型爭取一個特定的目的。在識別這些用例時，考慮您的理想結果也很重要，因為它可以為衡量模型是否實際正確運行提供基礎。一旦模型開始實現這些目標，并在方法上變得更加有效和高效，組織就可以開始進一步開發其模型，并解決更復雜的問題。

數據準備

數據是人工智能模型運作的核心，但要想成功，數據必須首先做好準備，以確保準確的結果。數據準備可能很難管理，而且很難確保準確性。但如果沒有適當的準備，模型可能會被輸入“臟數據”或充滿錯誤和不一致的數據，這可能會導致有偏見的結果，并最終影響人工智能模型的性能（例如效率降低和收入損失）。

為了防止臟數據，組織需要采取措施確保數據得到適當的審查和準備。例如，實施數據治理戰略可能是一種非常有益的策略——通過開發定期檢查數據的流程、創建和執行數據標準等，組織可以防止其人工智能模型出現代價高昂的故障。

數據訓練

部署和維護訓練人工智能模型所需的連續反饋回路對人工智能部署的成功至關重要。成功的團隊經常應用類似DevOps（開發運營）的戰術來動態部署模型，并保持訓練和再培訓人工智能模型所需的持續反饋回路。但是，實現連續的反饋回路是很難實現的。例如，不靈活的存儲或網絡基礎架構可能無法跟上管道更改引起的不斷變化的性能需求。隨著流經模型的數據發生變化，模型性能也很難衡量。

投資于能夠推動快速管道變革的靈活、高性能基礎設施對于避免這些障礙至關重要。人工智能團隊設置抽查或自動性能檢查也至關重要，以避免成本高昂且令人討厭的模型漂移。

人工智能是數據的眾多目的地之一。盡管人工智能很重要，但我們能用人工智能做些什么才是真正重要的。現在，我們比以往任何時候都有更多的機會通過人工智能從我們的數據中構建和提取價值，這最終會以更高的效率和新的創新驅動真正的價值。