不可否认的是，人工智能（AI）正在改变我们的生活方式。从面部识别和语音技术助手到无人驾驶汽车，人工智能已经悄悄进入了我们的生活，作为消费者，我们毫不犹豫地利用了它。
但是，它对整个商业领域的影响可能是当前技术领域最热门的话题。人工智能已经发展并成熟到一个阶段，在某些功能和操作中，准确性已超过了人类的技能。
然而，由于令人难以置信的复杂性，不断增加的项目时间规模和不断攀升的成本，许多企业主仍将这种被大肆宣传的技术视为困惑，并认为这是一种风险。专家认为，了解要实现的目标并设定切合实际的期望是成功采用AI的最好保证。
在我与客户会面期间，以及与CIO和业务用户的交谈中，很明显，用于描述人工智能的术语引起了混乱。
有三个关键术语在起作用。这三个都属于AI的总称，通常可以互换使用，但是每个都有不同的含义。人工智能是一种可以重新训练或“学习”模式和其他特定行为以实现既定目标的技术。至关重要的是，它要产生以前不存在的东西。
其他类型的AI行为包括：
机器人过程自动化或RPA，一种旨在减轻人类完成简单但重复性任务的负担的软件。
机器学习–本质上是概率数学，用于发现非常大的数据样本中的模式。
深度学习–一种神经网络，模仿人脑检查大型数据集，高清图像和视频的方式。
了解这些术语的细微差异和用法可以使您更好地了解哪种工具可以最好地满足您的企业的数据洞察需求。
在交付一个AI项目时，将花费大约80％的总精力和时间来确保您的数据正确。低估高质量数据的重要性对于组织来说是一个普遍的陷阱，因为与任何其他IT工具一样，如果您拥有低质量的数据，那么AI的性能就会很差。因此，必须从这里开始关注每个实例。
数据必须结构合理，并且格式必须与AI模型一致且兼容。不要忘记AI是必须定期进行重新培训以确保准确性的过程，因此持续的维护至关重要。
重要的是要知道将在哪里托管您的AI解决方案以及要使用多少人。如果您不知道，请寻求建议。整理好数据后，有助于您了解所拥有的内容以及从何处获取数据。这就是传统业务分析的用武之地，可让您更好地了解在开始使用AI提出建议之前可以从数据中获得什么价值。
永远不要低估构建和交付AI项目所涉及内容的广度和复杂性。对于许多CIO来说，这将是他们首次使用AI，即使拥有正确的数据，也有许多变量在起作用，这可能会增加实施成本和时间表。
与正确的合作伙伴合作对于指导您完成第一个项目至关重要。我们建议您进行固定费用的初始项目，以便在与解决方案提供商建立信任和信誉的同时，提供可行的结果。
除了获得良好数据的重要性外，交付成功的AI项目的另一个关键因素是找到可扩展的解决方案。在笔记本电脑上编写AI模型是一回事。但是，以可扩展的方式编写模型以使整个企业中的部署都可以幸存下来是完全不同的。在这里，获得专家建议将帮助您确定支持项目的正确基础结构。
我们建议客户考虑预建服务。所有主要的IT参与者都迅速提供了一系列内部部署和云解决方案，我们强烈建议您考虑其中一些而不是尝试自己构建。
人工智能的概念自1950年代就出现了，但是现在突然之间，每个人都在谈论它。那是因为它终于在商业上变得可行。我们拥有数据，处理能力和技术人员，可以利用其功能。面向大多数行业的企业可以使用大量令人印象深刻的用例，因此，毫无疑问，人工智能是当前的技术工具。
但是，AI只是另一种技术，对于希望从其数据中获得洞察力的每家企业来说，并不是正确的选择。在任何AI项目中优先考虑人员，流程和文化的重要性，这对于确保您的企业不尝试使用AI 的重要性 是绝对必要的。有价值的工具可以带来预期的结果。
在最高级别，人工智能使您可以处理比以前更大的数据集。它可用于帮助自动化数据工作流，将低难度但高重复性的任务重定向到机器人，这使以前从事这些任务的人们可以更有效地工作。
这个过程创造了一种新的工作方式，随着角色的变化和技能需要朝不同的方向发展，这可能会对整个企业产生更大的影响。引入AI是真正的跨业务决策。而且，请不要忘记，从最根本的角度来看，使用AI来利用您的数据是一项必须表现出回报的投资。
尽管采用AI的动力可能来自IT部门，但产生的结果可以帮助提高跨公司的生产率；帮助企业与竞争对手区分开来；通过更量身定制的服务使您的客户满意。影响不可低估。但是复杂性也不能。因此，如果您正在考虑AI是否可以帮助您从数据中获取更多收益，我的建议是与可信赖的解决方案提供商合作，指导您完成首次成功的部署。
客服毛燕