实施人工智能从来不是一件一劳永逸的事情，它需要广泛的战略，以及不断调整的过程。

为了帮助企业充分发挥人工智能和机器学习的潜力，下面介绍了一些关键的实施步骤：

人工智能和机器学习正从商业流行术语转向更广泛的企业应用。围绕战略和采用的努力让人们想起企业云战略的周期和转折点，企业如今不再有是否迁移到云平台的选择，只剩下何时以及如何迁移云平台的问题。人工智能和机器学习的实现策略在企业构建方法时处于相同的进化模式。

根据调查机构Forrester公司发布的调查报告，将近三分之二的企业技术决策者已经实施、正在实施或正在扩大人工智能的使用。这种做法和努力是由企业内部的企业数据湖驱动的，由于合规和低成本的存储，这些数据湖大部分处于闲置状态。利用这些丰富的知识库，让人工智能回答人们没有问也可能不知道问的问题，这是企业需要理解的好处

到2026年，在以人工智能为中心的系统上的支出预计将超过3000亿美元，因此，这种利润需要物有所值，而且压需要妥善处理。

在未来几年中，各行各业的组织将持续采纳人工智能和机器学习技术，改变其核心流程和业务模型，以利用机器学习系统来增强运营并提高成本效益。随着企业领导者开始制定如何充分利用这项技术的计划和战略，重要的是要记住，采用人工智能和机器学习的道路是一段旅程，而非一场比赛。企业应该从以下八个步骤着手考虑

1.清楚地定义用例

重要的是，商业领袖和他们的项目经理首先要花时间清楚地定义和阐明他们希望人工智能解决的特定问题或挑战。目标越具体，他们实施人工智能的成功机会就越大。

例如，企业表示希望“在线销售增加10%”就不够具体。与其相反，一个更明确的声明，例如旨在通过监测网站访问者的人口统计数据来增加10%的在线销售，在阐明目标和确保所有利益相关者清楚地理解这一目标方面更有用。

2.验证数据的可用性

一旦明确定义了用例，下一步就是确保已经就位的流程和系统能够捕获和跟踪执行所需分析所需的数据

大量的时间和精力被投入到数据的获取和讨论中，因此企业必须确保以足够的数量捕获正确的数据，并具有正确的变量或特征，比如年龄、性别或种族。值得记住的是，对于一个成功的结果来说，数据的质量和数据的数量一样重要，企业应该优先考虑数据治理程序

3.进行基础数据挖掘

对于企业来说，建立模型的练习可能很有吸引力，但首先进行快速的数据探索练习是至关重要的，这样可以验证其数据假设和理解。这样做将有助于确定基于企业的主题专业知识和商业头脑，数据是否在讲述正确的故事

这样的练习还可以帮助企业理解重要的变量或特征可能是什么，以及应该创建哪种数据分类，作为潜在模型的输入

4.组建多元化和包容性的工程团队

在管理一个真正成功的人工智能模型的团队时，需要引入各种不同的想法和观点。这意味着需要从尽可能多的人群中招聘和雇佣员工，同时考虑到性别、种族和多样性等人口和社会因素

在科技行业和商业领域，技能差距仍然十分明显。然而，通过招聘和留住来自各种可能背景的员工，可以缓解这个问题，并确保人工智能模型尽可能具有包容性和可操作性。因此，企业需要投入时间来根据所在行业进行基准测试，找出需要更多代表性的地方

5.定义模型构建方法

重点关注假设本身，而非假设应该达到的最终目标。通过运行测试，确定哪些变量或特征最为重要，并验证假设，进而改善其执行

不同业务和领域的专家小组应该参与其中，因为他们的持续反馈对于验证和确保所有相关人员保持一致非常重要。事实上，任何机器学习模型的成功都取决于成功的特征工程，而在派生更好的特征时，主题专家总是比算法更有价值

6.定义模型验证方法

性能度量的定义将有助于对多种算法的结果进行评估、比较和分析，进而有助于进一步完善具体的模型。例如分类精度，即正确预测的数量除以所做预测的总数再乘以100，在处理分类用例时，这将是一个很好的性能度量。

需要分为两个数据集，一个是用于训练的训练集，算法将在此进行训练，另一个是用于评估的测试集，算法将在此进行评估。根据算法的复杂性，可能会选择简单的随机数据分割，例如将数据集分为60%的训练集和40%的测试集，或者可能涉及更复杂的抽样过程

与测试假设一样，业务和领域专家应该参与验证结果，并确保一切都朝着正确的方向发展。

7.自动化和生产部署

一旦建立并验证了模型，就必须将其投入生产。从有限的几周或几个月的推出开始，业务用户可以持续提供对模型行为和结果的反馈，然后可以向更广泛的受众推广

为了自动化数据采集并将结果传播给适当的受众，我们应选择合适的工具和平台。该平台应提供多种接口，以满足不同知识程度的用户需求。例如，业务分析师可能需要对模型结果进行深入分析，而普通用户可能只需通过仪表板和可视化界面与数据交互

8.继续更新模型

当模型发布并部署后，就需要对其进行持续监控，以便了解其有效性，这样组织就能根据需要更新模型

出于多种原因，模型可能会变得过时。例如，市场的动态可能会发生变化，企业本身及其商业模式也可能会发生变化。模型是建立在历史数据的基础上的，用于预测未来结果，但是如果市场的动态偏离了组织一贯的经营方式，模型的性能可能会下降。因此，非常重要的是要注意必须遵循哪些流程，以确保模型始终保持最新

企业人工智能正迅速从炒作走向现实，并将对业务运营和效率产生重大影响。现在就花时间来计划它的实施，将使企业处于更有利的地位，以便在未来享受它的好处。