發布日期：2022-10-09 點擊率：56
為了成功地將人工智能（AI）集成到企業現有的業務數據中，企業需要考慮基礎設施、環境、員工培訓等因素。
十年來，少數新興技術吸引了人們更多的注意力，而人工智能（AI）就是其中之一。產生這種興趣是合理的，因為這項技術有望徹底改變目前的業務環境。
例如，最近對財富500強企業的首席執行官的一個調查發現，81％的受訪者認為人工智能／機器學習技術對他們來說很重要。
正如人們所看到的，人工智能（AI）對于很多企業的首席執行官來說比虛擬現實、遠程傳感器、納米技術、3D打印、高級機器人更為重要。越來越多的人意識到人工智能（AI）不再是科幻小說描述的事物，而已經被廣泛使用。
準備好接受人工智能（AI）提供的無限可能嗎？
企業需要為人工智能（AI）的業務數據做好準備，以下將回顧需要考慮的確保成功實施的事項，以及企業需要實施的四個操作：
人工智能的實施注意事項
為了整合人工智能成功奠定基礎，企業需要考慮以下幾點：
熟悉人工智能以及其可以為企業的業務數據做些什么。企業管理者必須了解人工智能的能力，否則可能會失去很多很好的機會。所以，為了確保知道人工智能可以做些什么，企業的員工可以參加在線課程培訓，并了解這些知識。而Udacity的人工智能入門和哥倫比亞商學院的商業人工智能是一些很好的培訓課程。
確定人工智能可以使企業業務受益的最重要的領域。在沒有明確行動計劃的情況下使用人工智能并不是一個好的舉措，因為在這種情況下，企業正在進入未知領域。在討論企業如何從人工智能獲益時，一定要確定特定領域，并優先考慮其中的一些領域。
確保企業的IT基礎設施能夠應對變化。企業必須擁有堅實的IT基礎設施來處理人工智能，其中很多人缺乏這方面的知識。例如，Belatrix公司最近的一項研究發現，29％的受訪者認為“難以管理和分析數據”是開始采用人工智能面臨的幾大問題之一。
（1）業務數據已經幫助人工智能理解它的標簽
人工智能和機器學習在沒有標簽的情況下分析數據的能力有限。即使機器學習中的無監督學習可以對這些數據進行探索性分析，但它不能產生有見地的信息。因此，不建議企業在沒有正確標記數據的情況下過渡到人工智能和機器學習。
例如，假設企業有大量的客戶支持電子郵件和根據問題類別標記的票證（交付問題、退款請求等）。通過開發一個系統，可自動標記即將到來的客戶支持聊天、電子郵件和電話呼叫，該業務將確保人工智能產生的見解具有意義。
（2）所有情境必須來自企業本身
人們知道應該為人工智能算法提供什么信息嗎？事實上，這不應該掉以輕心，因為思考通常提供什么信息并不像聽起來那么容易。例如，大多數人工智能和機器學習算法精通確定相關性，但是他們不了解周圍的數據信息。
因此，他們無法確定信息是否相關或不相關。以下是“情境”（context）如何破壞人工智能和機器學習的發展良好解決方案的能力的一個例子：例如，網上商店的某個推薦工具過度推薦一些特定產品。為了發現其問題所在，專家們進行了一項調查，發現這種產品在六個月前大量推廣，所以歷史數據顯示當前客戶的銷售額大幅增加。此外，這個促銷活動是基于“折扣”的，而不是針對客戶的實際效用。
為避免出現類似的問題，企業應該為人工智能提供數據和情境。在這種情況下，它會理解數據的相關事實，并確保其生成的解決方案是相關的。
（3）評估現有流程
企業應該全面評估所有部門以及每個部門的所有流程。在某些情況下，企業可能必須自動執行一些任務，以確保其人員專注于提供更多價值的任務。
要確定巨大機會的領域，并消除耗時和耗費人力的責任，請向自己的員工詢問以下問題：
可以刪除的低價值工作有哪些？
哪些可重復的任務需要很長時間？
（4）確保員工在人工智能上學習的機會
投資于員工對人工智能及其對數據的影響的知識是所有企業的必備條件。除了增加新技術成功應用的機會外，它還將是獲得長期競爭優勢的保證。
許多企業已經在員工教育方面進行投資，并計劃在未來幾年內開展更多工作。根據Genpact公司發布的“企業的業務人工智能就緒”的調查報告，82％的企業計劃在未來三年內實施人工智能，38％的企業表示正在為他們的員工提供重新學習技能的機會。
人工智能不會自己做任何事情。企業管理者有責任鼓勵員工繼續進行教育和培訓。它可以通過幾種方式完成：
通過在線人工智能學習課程
現場組織研討會
組織培訓
通過對員工進行投資，企業還可以提高數據的準確性，因為這樣可以提高他們對數據集成的了解。
根據Genpact公司的上述研究，以下是在員工教育方面的人工智能帶來的改變：
此外還有一件事：確保所有的培訓和學習會議都能適應企業的需要。例如，在咨詢教育專家選擇課程時，企業需要考慮所在的行業、公司規模和數據需求。
結語
人們越來越認為人工智能是創造獨特的競爭優勢，并釋放企業積累的數據價值的關鍵。雖然集成人工智能并不是一件容易的事情，但任何創新型組織都不能長期脫離這個平臺。
為人工智能準備數據是確保累計數據轉化為增值現實的關鍵組成部分，但也需要進行認真的準備和監測。希望以上提示能夠確保企業的準備工作是無懈可擊的，并為人工智能的整合打下堅實的基礎。
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