AI：四个关键事项助力企业成功

尽管造成差异的主要原因和方法将涉及到公司的具体措施，但这里有四种通常被忽略的举动，它们对发展趋势AI的成熟情况一样重要。

事宜一：打造你的AI数据云管端

大多数公司所面临的与AI相关的主要考验之一，是混合开发和全面的数据猛增。当地的历史时间遗留系统与公司日益持续增长的云计算系统被无奈地混合在一起。在日常使用中，数据常常会出现例如文件格式不一致所导致的无法访问等诸多问题。而这种问题，还会相反限定公司在实施内营销推广AI科技的实际效果。

我们来看一下AI成就者都是怎么做成的。他们通常会构建起AI数据云管端，即经营数据和AI服务平台，进而可以借助公司的专业人才、技术以及数据生态体系，能够更好地平衡试验和执行比例。在分析中发现，AI成就者完成数据管理方法整治规模化的概率高出33%，而完成数据管理方法整治产业化，恰好是创建强悍的AI的第一步。

此外，AI关键能够帮助企业多做一些有益的事情，例如立即将AI运用实用化、将AI融合到其他软件中等水平。绝大多数AI成就者会保证数据靠谱的情况下，把它们存放在一个单一的企业级云服务平台上，配上适度的应用、监控和安全设置，来充分运用内、外界数据的功效。

事宜二：保持你的AI投资

针对AI成就者来说，AI投资之行并没有终点站，根本不存在所谓的“AI最高值”。因为这样的认知能力，AI成就者们将进入一个AI利润的稳步发展，即使AI成熟情况日渐提高，但随着时间的推移，依然要持续资金投入，进而再次获取更多的盈利。

针对AI成就者而言，持续不断的项目投资一般会用以提高AI产生的影响深度广度，同时将危害更大化。与此同时，也将进一步试着各种各样跨行业AI解决方法，在这个过程中塑造AI层面的专业人才

AI成就者搞清楚，让AI和人类职工无缝拼接协作，是很高效的工作方法。这是很多AI成就者偏重于制订积极主动地AI人才发展战略，以维持在行业发展趋势先进的缘故。

除开以AI为核心的招聘外，AI成就者还常常和专业公司协作或回收技术专业公司来弥补重要岗位的优秀人才缺口，如数据和行为专家、社会科学家和伦理学家。此外，AI成就者也更可能对大部分职工开展强制性AI学习培训，从技术研发工程师到高管团队都是会参与进来。

这种勤奋促使人们与AI的合作比较容易完成产业化，以确保AI渗入企业肌理效果之中。例如，欧洲地区一家大型的电力能源公司便打造了一个“数字工厂”，协助职工在日常工作上应用分析技术与AI洞悉。

事宜四：打造比较靠谱的AI架构

实际上，遵守宪法、法规及职业道德正在成为提高AI成熟情况非常重要的举动。可以通过展现自己有着高品质、可信赖且做到监管政策的AI系统软件，将导致领先行业的公司在短期内或长期上面得到极大优点，进而吸引新客，更强吸引目前顾客，并提高投资者信心。

坑人的AI架构，能给企业本身、顾客提供很多风险性。例如优化算法成见，它指的是依据往日成见数据练习出的AI还会传承这一块的成见，因为当你的AI架构中的练习数据不足“公平”，那样AI输出结论当然也不是很精确。这个时候，公司便需要结合对数据和优化算法中成见缘由科学研究，对AI实体模型开展多层次的“优化算法公平”评定，从而明确提出使优化算法更为公平的数据收集参数化建模。

此外，也可以通过协作来重新定位AI架构。将员工技能培训变成AI权威专家，这会对打造出靠谱AI架构也非常重要。

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