人工智能技术发展如此之快，已经成为各行业和商业领域的主流应用。到2025年，人工智能和智能机器相结合的解决方案将成为人们日常应用的工具。
随着越来越多的组织采用人工智能解决方案，并了解人工智能如何影响他们与供应商和员工的合作，需要遵循以下四个关键步骤成功实施人工智能。
1.了解组织在人工智能/机器学习实施中的关键角色
数据科学家、首席数据官以及高级数据工程师等角色对实现人工智能/机器学习系统至关重要，同时，以下两个角色对实际实现也至关重要。
·业务数据分析师：这个角色对理解数据使用以及学习培训和验证数据集的使用原则至关重要。他们了解数据的实际应用，可以帮助实施团队高效地开展工作。
·机器学习工程师：尽管这个角色至关重要，但是组织通常与经验丰富的第三方合作，并聘请他们的员工进行日常维护。组织需要在内部寻求在商业智能方面经验丰富的IT团队成员，使其能够熟练掌握技能，这样就可以拥有既熟悉业务操作又具有数据分析经验的团队成员。他们通常能够很快了解结果，并且可以通过在承包商或服务公司的培训和实际操作时间来完成这一任务。
2.定义组织的需求和预期的业务成果
在组织开始实施新项目之前，必须知道要解决的难题并定义其需求。实施人工智能/机器学习解决方案也是如此。
确保组织解决其痛点需要采用人工智能/机器学习解决方案。一些组织可能希望使用人工智能或机器学习技术，只是因为它们是前沿技术。根据不同的问题，可能只要求使用分析工具或其他业务编码提供答案。当组织需要处理超大型数据集的能力时，采用人工智能和机器学习解决方案的效果最佳。
在确定人工智能/机器学习解决方案是合适的解决方案之后，需要确定这一解决方案如何增加价值以及实现目标所需的资源。无论是创建新产品或服务，还是改善运营规模以扩展业务，确定最终目标都将使实现可持续价值变得更加容易。
3.根据第一步进行分析和创建数据集，并进行彻底测试
了解所需的数据或信息的类型可以防止组织在错误信息方面浪费时间。为了控制偏差并减少过度拟合和拟合不足的机会，需要为组织的团队留出足够的时间做好准备，以便与关键利益相关者一起审查数据。这一步至关重要。如有必要，需要加倍估算，以确保得到适当的结果，并实施正在进行的维护。
组织需要不断测试数据模型，这一步骤与数据准备密切相关。还需要获得对人工智能/机器学习解决方案测试和操作具有丰富知识和经验的专家。为了确保对测试结果的信心，测试必须由能够快速识别数据集和相关参数的错误的工作人员来管理。
4.通过实施解决方案来管理数据的期望和偏差
一旦投入生产，负责人工智能/机器学习解决方案持续管理的团队将直接影响这一解决方案的价值和扩展能力。组织必须像部署代码一样谨慎对待人工智能/机器学习解决方案。数据治理被定义为关键和核心流程，它将帮助组织了解必须连续监控以检查和维护的关键指标。否则将产生巨大的纠正成本，或者其结果可能会以一种意想不到的方式产生偏差。
许多组织希望尽快启动其人工智能/机器学习解决方案。那些仓促行事的组织不了解最终结果和这些技术的真正功能。此外，同样重要的是确保组织声称的价值与用户期望的价值相符。
人工智能/机器学习技术将从根本上改变业务模型，提高运营效率，并促进技术进步，从而为员工、客户和利益相关者创造更多的价值。
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