10个关键人工智能术语的入门知识

毫无疑问– 人工智能(AI)正在蓬勃发展。我们已经看到它对我们的日常生活和业务前景的影响。如今，业务领导者越来越优先考虑确定如何最好地利用AI为组织带来最大价值。

但是，必须注意的是，实施AI不仅仅是解决现有业务流程的另一种解决方案的问题。相反，业务领导者需要努力确定实施AI的最具战略意义的方法，并确保整个组织都能接受。

人工智能策略：3个基本技巧

考虑到这一点，以下是三个技巧，可帮助您有效地制定AI策略。

1.花时间确定正确的用例以及如何衡量价值

领导者之间倾向于考虑用例并询问：“我可以对此应用AI吗?” 这种想法的问题在于，这不是一个正确的问题：如果您可以将过程完全数字化，则可以从技术上将AI应用于该过程。一个更具生产力的问题是：“将AI应用于此用例的价值主张是什么?”

[查阅针对IT和业务主管的10个关键人工智能术语的入门知识： 备忘单：AI词汇表。]

人工智能只有在将其应用于定义明确的业务问题时才能推动价值，并且只有准确定义成功的模样，您才能知道是否达到了目标。根据业务目标，人工智能通常会以盈利能力，客户体验或效率为目标。人工智能的自动化可以节省成本或将成本重定向到其他用途。

如果您精确定义AI的成功模样，您只会知道自己是否达到目标。

例如，人工智能可以使业务分析师将更少的时间花费在高度可预测的决策上，而将更多的时间用于更好地利用其知识和经验的分析工作。

无论KPI是什么，这些成功指标都会推动学习循环，这将使AI系统能够调整和改善其性能。在任何AI事业开始之初定义KPI并随时间监控KPI至关重要，以便您可以根据需要快速迭代解决方案。这就是使AI作为科学实验室实验与驱动真正，持续的商业价值的基于科学的系统之间的区别。

2.培养您的数据和与数据相关的流程以支持AI计划

将您的数据视为宝贵的资产。尽管数据质量和合并不同的数据源是常见的挑战，但数据集成计划中的最大挑战之一是简化(如果不是自动化的话)将数据转化为可操作的见解的过程。

要了解为什么这可能是一个挑战，请考虑以下问题：

您是否拥有正确的数据来解决您的业务案例?

您是否能够快速适应频繁的数据更改?

您是否可以在需要时访问数据驱动的见解?

确保数据集成计划是整个组织的团队工作，而不仅仅是由IT或数据管理团队负责。整个企业需要就数据的重要性，数据的用途以及随着时间的推移如何维护数据进行战略调整。

3.安置合适的人，并培养支持AI计划的文化

如果您希望内部开发AI功能，请记住AI团队可以从技能平衡中受益。例如，深厚的建模专业知识对于全面的研究和解决方案开发至关重要。数据工程技能对于执行解决方案至关重要。

您的AI团队还需要了解该技术的领导者，至少要了解什么是可能的，什么是不可能的。在管理AI团队时，重要的是要创造一个能够培养创造力但又能提供结构的环境。保持AI团队与组织中的业务领导者保持联系，以确保将AI应用于正确构建的高优先级，高价值的用例。

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