认识达内从这里开始

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业都开始在培养和网罗人工智能方面的人才，方便企业后期的工作开展。今天，我们就一起来了解和学习一下，企业在进行人工智能实施方面都有哪些注意事项。

人工智能的实施注意事项

为了整合人工智能成功奠定基础，企业需要考虑以下几点：

•熟悉人工智能以及其可以为企业的业务数据做些什么。企业管理者必须了解人工智能的能力，否则可能会失去很多很好的机会。所以，为了确保知道人工智能可以做些什么，企业的员工可以参加在线课程培训，并了解这些知识。而Udacity的人工智能入门和哥伦比亚商学院的商业人工智能是一些很好的培训课程。

•确定人工智能可以使企业业务受益的重要的领域。在没有明确行动计划的情况下使用人工智能并不是一个好的举措，因为在这种情况下，企业正在进入未知领域。在讨论企业如何从人工智能获益时，一定要确定特定领域，并优先考虑其中的一些领域。

•确保企业的IT基础设施能够应对变化。企业必须拥有坚实的IT基础设施来处理人工智能，其中很多人缺乏这方面的知识。例如，Belatrix公司近的一项研究发现，29%的受访者认为“难以管理和分析数据”是开始采用人工智能面临的几大问题之一。

(1)业务数据已经帮助人工智能理解它的标签

人工智能和机器学习在没有标签的情况下分析数据的能力有限。即使机器学习中的无监督学习可以对这些数据进行探索性分析，但它不能产生有见地的信息。因此，不建议企业在没有正确标记数据的情况下过渡到人工智能和机器学习。

例如，假设企业有大量的客户支持电子邮件和根据问题类别标记的票证(交付问题、退款请求等)。通过开发一个系统，可自动标记即将到来的客户支持聊天、电子邮件和电话呼叫，该业务将确保人工智能产生的见解具有意义。

(2)所有情境必须来自企业本身

人们知道应该为人工智能算法提供什么信息吗?事实上，这不应该掉以轻心，因为思考通常提供什么信息并不像听起来那么容易。例如，大多数人工智能和机器学习算法精通确定相关性，但是他们不了解周围的数据信息。

因此，他们无法确定信息是否相关或不相关。以下是“情境”(context)如何破坏人工智能和机器学习的发展良好解决方案的能力的一个例子：例如，网上商店的某个推荐工具过度推荐一些特定产品。为了发现其问题所在，专家们进行了一项调查，发现这种产品在六个月前大量推广，所以历史数据显示当前客户的销售额大幅增加。此外，这个促销活动是基于“折扣”的，而不是针对客户的实际效用。

为避免出现类似的问题，企业应该为人工智能提供数据和情境。在这种情况下，它会理解数据的相关事实，并确保其生成的解决方案是相关的。

(3)评估现有流程

企业应该全面评估所有部门以及每个部门的所有流程。在某些情况下，企业可能必须自动执行一些任务，以确保其人员专注于提供更多价值的任务。

要确定巨大机会的领域，并消除耗时和耗费人力的责任，请向自己的员工询问以下问题：

•可以删除的低价值工作有哪些?

•哪些可重复的任务需要很长时间?

(4)确保员工在人工智能上学习的机会

投资于员工对人工智能及其对数据的影响的知识是所有企业的必备条件。除了增加新技术成功应用的机会外，它还将是获得长期竞争优势的保证。

许多企业已经在员工教育方面进行投资，并计划在未来几年内开展更多工作。根据Genpact公司发布的“企业的业务人工智能就绪”的调查报告，82%的企业计划在未来三年内实施人工智能，38%的企业表示正在为他们的员工提供重新学习技能的机会。

作者：NancySpektor

来源：企业网D1Net

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