人工智能

如何制定人工智能 (AI) 战略

更新 on 2023 年 2 月 10 日

哈兹卡·萨吉德

人工智能战略定义了将人工智能融入业务以提高运营效率的路线图。人工智能可用于制造高效的商业产品和服务。它可以通过自动化重复任务来优化业务流程。但为了实现人工智能的潜力，组织需要制定战略计划来确定其人工智能成熟度、列出挑战并跟踪其进展。

人工智能深刻影响商业格局并推动创新。人工智能市场 330 年规模约为 2021 亿美元，1400 年约为 2029 亿美元，复合年增长率为 20.1%。此外，一个 Gartner公司研究发现

80% 的企业高管认为人工智能自动化可用于任何业务决策。
72% 的高管表示他们拥有或能够找到所需的人工智能人才。
54% 的人工智能应用成功从试点过渡到生产。

在这篇博客中，我们将探讨什么是人工智能策略、它的规划和执行阶段以及它的好处。

什么是人工智能战略？

在没有人工智能战略的情况下启动人工智能企业将导致复杂化、模糊的期望、不必要的延误，并最终导致项目放弃。组织需要定义其人工智能需求、所需资源和时间表，以制定可行的人工智能战略来指导业务增长。

第一阶段 - 商业计划和人工智能

商业战略和人工智能战略

组织制定人工智能战略的第一步是确定其目的和目标。组织应重新审视其业务战略并对其进行简化，以与人工智能战略保持一致。在此步骤中，组织应回答以下问题：

我们的业务目标是什么？人工智能如何帮助我们实现这些目标？
我们为什么以及在哪里使用人工智能？
执行人工智能战略需要什么样的资源和多少资源？

识别用例

识别用例是上述问题的自然过渡。在此步骤中，组织应确定其痛点。为此，组织应列出 3-5 个相关用例，根据重要性对它们进行排名，并选择有助于实现重要业务目标或最大程度减少主要业务问题的用例。例如，计算机视觉可用于医疗保健中的医学图像（例如 CT 扫描）分析。

第 2 阶段 - 执行（可行的人工智能策略的逐步过程）

数据战略

没有数据就没有人工智能。数据是组织的资产。数据战略是指组织管理其数据的全面计划。公司应该识别其数据源，存储它们，更新它们，并将它们用于业务目标和 AI/ML 管道。企业在制定人工智能战略时，应将数据战略与人工智能战略相结合。

审计和风险评估

当颜色、性别或种族等变量发生变化时，人工智能应用程序需要保持不可知状态。带有偏见的人工智能应用程序可能是有害的。出于法律、道德和社会考虑，彻底的风险评估是必要的。

为此，审计师利用人工智能框架、数据法规和人工智能道德规范审计 AI/ML 管道。通过对机器学习管道进行风险评估，组织建立信任在其人工智能系统中。

技术基础设施

技术基础设施是指人工智能战略所需的硬件和软件。在此步骤中，组织确定构建人工智能系统所需的计算能力、编程库、框架、云计算服务、数据处理和分析工具以及部署工具。

熟练的人力

组织需要确定构建人工智能系统所需的团队。制作人工智能应用程序需要数据工程师、数据分析师、数据科学家、机器学习工程师、软件工程师和人工智能架构师。组织应将人才需求传达给人力资源团队，以了解并弥补知识差距。人才招聘根据组织所需的人工智能产品类型而有所不同。对于语言模型，需要具有NLP（自然语言处理）专业知识的员工进行目标检测，并且需要具有CV（计算机视觉）经验的本地化员工。

如需招聘方面的帮助，请访问我们的最佳网站人工智能招聘公司指南。

SAP系统集成计划实施

一旦一切就绪，就该执行计划了。实施包括以下步骤：

数据收集
数据预处理
数据分析
建模与评估
部署

AI 架构师了解组织的 AI 目标并领导团队。数据分析师从数据工程师那里接收数据并对其进行预处理。经过预处理和分析后，数据分析师与团队和利益相关者分享关键见解。机器学习工程师为建模制定适当的验证策略。一旦选择了具有最佳结果的模型，软件工程团队就会选择一个安全的平台来部署该模型。部署后，持续监控和更新模型以达到预期结果。