AI和ML正从商业术语转变为更广泛的企业应用。围绕战略和采用的努力让人想起企业云战略的周期和转折点，当时企业不再有迁移到云的选择，只剩下何时以及如何迁移的问题。
人工智能和机器学习的实施策略与企业构建其方法的演变模式相同。在本文中，我们将讨论如何最大程度地发挥人工智能和机器学习的潜力。
根据一项研究报告，有近三分之二的企业技术决策者在已经、正在或计划扩大人工智能的应用。这项工作和努力是由企业内部的企业数据湖驱动的，由于合规性和低成本存储，这些数据湖大部分处于闲置状态，利用这些丰富的存储库，让人工智能回答我们没有问的问题，或者可能不知道该问的问题。
预计到2026年，以人工智能为中心的系统支出将超过3000亿美元，而未来几年，各行业的企业将继续采用人工智能和机器学习技术，转变其核心流程和业务模式，以利用机器学习系统来增强运营并提高成本效率。当企业领导者开始制定如何充分利用这项技术的计划和策略时，他们必须记住，采用人工智能和机器学习的道路是一段旅程，而不是一场竞赛。
对于企业领导者及其项目经理来说，首先要花时间明确定义和阐明他们希望人工智能解决的特定问题或挑战，这一点很重要，因为目标越具体，他们实施人工智能的成功机会就越大。
一旦明确定义了用例，下一步就是确保现有的流程和系统能够捕获和跟踪执行所需分析所需的数据。
大量的时间和精力花费在数据摄取和整理上，因此企业必须确保捕获足够数量的正确数据，并具有正确的变量或特征，例如年龄、性别或种族。企业在优先考虑数据治理程序时，应该牢记数据的质量和数量对于成功结果的重要性。
对于企业来说，一头扎进模型构建练习可能很诱人，但至关重要的是，它首先要进行快速数据探索练习，以验证其数据假设和理解。通过利用企业的主题专业知识和商业洞察力，我们可以确定数据是否传递了正确的故事。
这样的练习还将帮助企业了解重要的变量特征应该或可能是什么，以及应该创建哪种数据分类，作为任何潜在模型的输入。
为了确保人工智能模型的成功，管理团队需要汇集不同的想法和观点。这就要求在考虑到诸如性别、种族和神经多样性等人口和社会因素的情况下，从尽可能多的人群中雇用和纳入工作人员。
在科技行业和商业领域，技能差距仍然很突出，但招聘和留住各种背景的员工可以缓解这一问题，并确保人工智能模型尽可能具有包容性和可操作性。花时间根据行业进行基准测试，找出需要更多代表的地方。
与其关注假设应该实现的最终目标，不如关注假设本身。运行测试以确定哪些变量或特征最重要，将验证假设并改进其执行。
让多元业务和领域专家参与是至关重要的，因为他们的不断反馈对于验证和确保所有利益相关者达成共识起着重要作用。事实上，由于任何机器学习模型的成功都取决于成功的特征工程，因此在获得更好的特征时，主题专家总是比算法更有价值。
通过定义性能指标可以对不同算法的结果进行评估、比较和分析，从而进一步改进特定模型。例如，分类准确性在处理分类用例时将是一个很好的性能衡量标准。
要对算法进行训练和评估，数据需要被划分为训练集和测试集。根据算法的复杂性，这可能就像选择随机分割数据一样简单，例如60%用于训练，40%用于测试，或者可能涉及更复杂的采样过程。
与测试假设一样，业务和领域专家应该参与进来验证发现，并确保一切都朝着正确的方向发展。
模型构建并验证后，必须将其投入生产。从几周或几个月的有限推出开始，业务用户可以提供有关模型行为和结果的持续反馈，然后可以向更广泛的受众推出。
为将结果传播给适当的受众，应选择适合的工具和平台来自动化数据采集，并建立相应的系统。该平台应提供多个接口，以满足企业最终用户不同程度的知识需求。例如，业务分析师可能希望根据模型结果进行进一步分析，而临时终端用户可能只想通过仪表板和可视化与数据进行交互。
一旦模型发布并部署使用，就必须对其进行持续监控，因为通过了解其有效性，企业将能够根据需要更新模型。
由于多种原因，模型可能会过时。市场的变化可能会导致企业本身以及其商业模式的变动。模型建立在历史数据的基础上，以便预测未来的结果，但随着市场动态偏离企业一贯开展业务的方式，模型的性能可能会恶化。因此，重要的是要记住必须遵循哪些流程以确保模型保持最新。
人工智能在企业领域正迅速从炒作转化为现实，对业务运营和效率产生重大影响。在当下，花时间制定实施计划将使企业处于更有优势的位置，以便更进一步地受益。
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