人工智能实施：成功的 8 个步骤

随着人工智能 (AI) 不断渗透到各个行业的工作流程中，其积极影响日益明显，企业正在寻求利用其功能来获得竞争优势。然而，实施 AI 需要精心规划和结构化的方法，以避免常见的陷阱并实现可持续的成果。这可能是一项棘手的工作，因为每个组织在其 AI 之旅中都处于不同的位置，拥有独特的能力和独特的业务目标。让事情变得更加复杂的是，AI 这个包罗万象的术语包含了很多东西，从人工智能驱动的聊天机器人（如 ChatGPT）到机器人技术，再到预测性分析，AI 一直在变化。没有放之四海而皆准的解决方案，但我们可以确定一些最佳实践，无论人工智能朝着哪个方向发展，也无论企业的具体路线图如何，这些最佳实践都是正确的。成功的 AI 实施涉及一系列关键步骤，这些步骤适用于任何 AI 用例。

确定目标是成功实施 AI 的基础。第一步是确定数字化转型可以解决的问题或带来的机遇。这需要对业务流程和目标进行仔细评估，提出类似于以下的问题：哪些低效问题需要解决？生成式 AI (gen AI) 如何提升客户体验？有哪些决策流程可以通过自动化加以改进？这些目标应精确且可衡量，以便进行有效评估，并确保可以跟踪 AI 技术的影响。研究其他组织的成功案例，看看您的组织有哪些可能。

在确定需要解决的问题后，企业就可以将这些问题转化为目标。其中可能包括将运营效率提高一定比例、缩短客户服务响应时间或提高销售预测的准确性。定义成功指标（例如准确性、速度、降低成本或客户满意度）可以为团队提供具体的目标，并有助于避免范围蔓延。这种结构化方法可确保 AI 计划有针对性、具有明确的评估端点，并确保 AI 模型的部署与业务目标保持一致。

鉴于 AI 的成果取决于输入数据，评估训练数据质量和可访问性是任何 AI 实施过程中关键的早期步骤。AI 系统依赖数据来学习模式和进行预测，即使是最先进的机器学习算法也无法在有缺陷的数据上有效运行。首先，应根据几项标准评估数据质量，包括准确性、完整性、一致性和与业务问题的相关性。高质量的数据源对产生可靠的洞察分析至关重要；数据质量差会导致模型有偏差，预测不准确。这种评估通常涉及数据清理以解决不准确问题、填补缺失值并确保数据是最新的。此外，数据应代表 AI 模型将遇到的真实世界场景，以防止预测有偏差或受限。

AI 系统必须能够适当访问数据。这包括确保以结构化的机器可读格式存储数据，并确保数据符合相关的隐私法规和安全最佳实践，尤其是在涉及敏感数据的情况下。可访问性还考虑了跨来源数据的兼容性 - 不同的部门或系统通常以不同的格式存储数据，可能需要对这些格式进行标准化或集成。建立简化的数据管道和充足的存储解决方案可确保数据能够有效地流入 AI 模型，从而实现顺利的部署和可扩展性。

选择实施的技术必须与 AI 将要执行的任务兼容，无论是预测建模、自然语言处理 (NLP) 还是计算机视觉。组织必须首先确定最适合其 AI 战略的 AI 模型架构和方法的类型。例如，监督学习等机器学习技术对数据经过标记的任务非常有效，而无监督学习可能更适合集群或异常检测。此外，如果目标涉及理解语言，则语言模型可能是理想的，而计算机视觉任务通常需要深度学习框架，例如卷积神经网络 (CNN)。选择直接支持预期任务的技术可确保更高的效率和性能。

除了模型选择之外，组织还必须考虑支持 AI 系统的基础设施和平台。云服务提供商为 AI 处理和存储需求提供灵活的解决方案，尤其是对于缺乏大量本地资源的公司。此外，Scikit-Learn 和 Keras 等开源库提供预构建的算法和模型架构，可缩短开发时间。

技术精湛的团队能处理复杂的 AI 开发、部署和维护。团队应包括一系列专业角色，例如数据科学家、机器学习工程师和软件开发人员，每个人都拥有自己领域的专业知识。数据科学家专注于了解数据模式、开发算法和微调模型。机器学习工程师弥合数据科学和工程团队之间的差距，执行模型训练、部署模型并优化它们以提高性能。此外，拥有了解特定业务需求并能够解释结果的领域专家也是有益的，以确保 AI 结果可操作并与战略目标保持一致。

除了技术技能，一个精通 AI 的团队还需要一系列辅助技能，以支持顺利实施。例如，具有 AI 经验的项目经理可以协调和简化工作流、设定时间表和跟踪进度，以确保实现里程碑。道德 AI 专家或合规专家可以帮助确保 AI 解决方案遵守数据隐私法和道德准则。对现有员工，特别是数据分析或 IT 等相关领域的员工进行技能提升，是建立团队的一种经济有效的方式，可让企业利用内部专业知识，培养持续学习的文化。一支精通 AI 的团队不仅能加强即时实施，还能为持续的 AI 创新和适应建立内部能力。

培育创新文化，鼓励员工接受变革、探索新想法并参与 AI 的采用过程。创造这种文化始于领导力，促进开放性、创造力和好奇心，鼓励团队考虑 AI 如何推动价值和改善业务运营。领导力可以通过传达对 AI 在组织中作用的清晰愿景、解释其潜在优点和消除常见的恐惧来支持促进创新的思维方式。

实施试点项目可让团队在全面部署之前小规模试用 AI 应用，从而创建一种低风险的方式来评估 AI 功能、获取洞察分析并完善方法。通过拥抱创新文化，组织不仅能够提升单个 AI 项目的成功率，还能打造一支富有弹性、适应性强的员工队伍，为在未来的各项计划中充分利用 AI 做好准备。

AI 模型，尤其是处理敏感数据的模型，伴随着与数据隐私、模型偏见、安全漏洞和意外后果相关的风险。为了解决这些问题，组织应在整个 AI 开发流程中进行全面的风险评估，找出模型预测可能出错、存在无意歧视或数据泄露的领域。实施强有力的数据保护实践（例如数据匿名化、加密和访问控制）有助于保护用户信息。在现实环境中定期测试和监控模型对于识别意外的输出或偏差也至关重要，使团队能够调整和再训练模型以提高准确性和公平性。

在采用这些风险管理措施的同时，为 AI 的使用建立道德框架，可确保 AI 的使用符合监管标准和组织的价值观。道德准则应涵盖公平、问责、透明和尊重用户自主权等原则。跨职能的 AI 伦理委员会或审查委员会可以监督 AI 项目，评估潜在的社会影响、伦理困境以及是否符合 GDPR 或 CCPA 等数据保护法。通过植入这些伦理框架，企业不仅可以降低法律和声誉风险，还可以与客户和利益相关者建立信任。

测试和评估模型有助于确保模型准确、可靠并能够在现实场景中创造价值。在部署之前，应使用单独的验证和测试数据集对模型进行严格的测试，以评估其性能。这有助于揭示该模型能否有效地进行概括，以及它在新数据上的表现是否良好。准确性、精度、召回率和 F1 分数等关键绩效指标 (KPI) 通常是用于评估性能的指标，具体取决于模型的用途。测试还包括检查是否存在偏差或任何可能导致意外结果的系统错误，例如决策模型中的歧视。通过仔细评估这些指标，团队可以确信该模型适合部署。

除初始测试外，持续评估有助于鼓励长期保持高性能。现实世界的环境是动态的，数据模式和业务需求会发生变化，从而可能影响模型的有效性。通过持续监控和反馈回路，团队可以跟踪模型的性能，检测数据或预测中的任何偏移，并根据需要对其进行重新训练。实施自动警报和性能仪表板可以更容易地及早发现问题并快速做出反应。定期对模型进行再训练可确保 AI 系统与当前条件保持一致，在适应新模式的同时保持准确性和价值。这种全面测试和持续评估相结合的方式可保障 AI 的实施，使其既有弹性又能应对变化。

可扩展性对于任何成功的 AI 实施都至关重要，因为它可以让系统在不牺牲性能的情况下处理不断增长的数据量、用户或流程。在规划可扩展性时，企业应选择能够支持扩展的基础设施和框架，无论是通过云服务、分布式计算还是模块化架构。云平台通常是可扩展 AI 解决方案的理想选择，它提供按需资源和工具，使管理增加的工作负载变得更加容易。这种灵活性使企业能够随着时间的推移增加更多的数据、用户或功能，这在业务需求不断发展的情况下尤其有用。可扩展的设置不仅能将 AI 系统的长期价值最大化，还能降低未来需要进行高成本调整的风险。

人工智能实施应保持相关性、准确性并与不断变化的条件保持一致。这种方法包括定期使用新数据重新训练模型以防止性能下降，以及监控模型结果以检测可能出现的任何偏差或不准确性。还应结合用户和利益相关者的反馈，根据实际使用情况完善和改进系统。持续改进可以包括更新 AI 算法、添加新功能或微调模型参数以适应不断变化的业务需求。这种方法使 AI 系统保持有效和可靠，培养长期信任并最大限度地发挥其对整个组织的影响力。

从初创企业到大型机构，各种类型的组织都在寻求利用 AI 工具优化耗时的工作流程，并从数据中获取更多价值，但重要的是要记住，目标应与高层次的业务优先事项严格一致，以确保 AI 解决方案成为推动这些优先事项的工具，而不是简单地为了采用而采用。人们很容易被 AI 的炒作周期所迷惑，尤其是每隔几周就有闪亮的新产品发布的时候。但是，要想真正获得 AI 的益处，企业就应该采用符合目的的实施战略，并专注于与企业需求相一致的成果。