都在押注人工智能，该如何布局？
提高灵活性，改善客户体验，降低成本。这些是推动组织对人工智能和机器学习持续兴趣的三大好处。
如果您的组织坐拥数据，那么您就可以通过将机器学习引入您的流程和系统来充分利用AI。然而，AI和ML是最新的IT术语，很容易被忽视。
这就是为什么了解更多关于这项技术以及如何快速、经济地实施该技术很重要。因此，您可以为即将普及的技术奠定基础，改善您的运营并获得竞争优势。
AI、ML和深度学习：他们如何融合在一起的？
AI是一个包罗万象的术语，用于表达将人类智能融入机器的想法。这包括概念的所有方面，从广义的、高度先进的、近乎人类的机器人概念到深度数据分析。
机器学习和其他形式的软件之间有什么区别？大多数流程都是由基于规则和指令组成的引擎的软件控制的。机器学习是一组可用于分析数据模式和执行预测的技术。
机器学习是AI的一个子集，它使计算机能够将学习算法（通常由数据科学家创建）应用于数据，以获得准确的预测。
深度学习（DL）是ML的演变，旨在复制人类大脑解决问题的方法。 DL不使用预先标记的数据，而是使用数据中的模式对数据进行标记和分类。要做到准确，DL需要大量的数据和训练。
现在ML的最佳用途是什么？
- 解决涉及大量数据和其他系统无法处理的进程的问题，特别是当数据和结果之间没有明确的路径时
- 在数据和结果之间的相关性过于复杂或耗时的情况下，无法进行人工分析
- 为决策提供支持信息
示例包括事件预测、趋势分析、数据分类和决策自动化。 ML甚至可以用来创建计算机视觉，其可以用于执行传统的人工任务，例如可视地检查项目以解决问题。
人工智能的其他领域的突破，如自然语言理解（NLU）和自然语言处理（NLP），也在塑造在线客户服务。“按一买一”的日子即将结束。语音识别是如此先进，以至于我们很快就无法区分电脑和手机另一端的人之间的区别。
ML的主要优点之一是它可以分析整个数据集，而不是从较少量的信息中推断和应用结果，并希望它是正确的。这样可以实现更准确的分析，并使企业能够将实时数据整合到模型和决策中。
AI和ML将何去何从？
虽然人类是快速而缓慢的思想家，但ML正在推动快速和快速思维的边界。诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）澄清了这种双速系统的工作原理：
系统一：快速思考
人类有时被称为直觉机器，因为我们依赖于一种本能的思维方式。系统一思维使用关联和记忆、模式匹配和假设来帮助我们快速得出结论。
系统二：慢思考
这是我们的分析思维方式。系统一不断创造印象、直觉、意图和感受，只有在遇到意外事件的情况下才会恢复到系统二。系统二反映、分析和解决问题，其结果形成信念和行动。
机器学习是通过应用比大脑更高的计算机能力，迅速创造出一个相当于“快速思考”的机器。或者，从更人性的角度来说，使机器能够使用直觉作为其智能的基础。
随着我们更广泛地理解和应用机器学习，它并不总是技术的独立方面。它将在各个行业和日常生活中的整个工作场所无处不在。
这对企业意味着什么？ AI和ML的早期采用者已经拥有多年的经验，现在他们已经开始使用这项技术，风险已大大降低。
您很可能会在某个时候将此技术应用于您的业务，这就是为什么理解组织中AI投资的商业案例至关重要。
在您的企业中使用AI
当应用于正确的业务挑战时，AI可以展示出巨大的投资回报。
许多公司已经将AI和ML与他们的业务流程集成在一起。这里有些例子：
1.自动车辆检查，使员工能够解决其他优先事项
一家大型快递公司在返途中手动检查他们的送货车是否损坏。使用可以发现损坏的自动摄像机和人工智能，检查进行得更快，使工作人员可以有时间进行其他增值活动。
2.无人为干预的异常事务识别
能源公司实施机器学习以分析消费模式。通过将交易信息聚集到不可预见的组中，系统可以构建模型、识别模式并分析预测客户使用情况。
这种方法使数据模式和识别超越了传统方法。它使企业能够更快地识别和纠正问题，并具有更高的准确性。
3.高度准确的组件故障预测
了解何时更换制造组件对于优化设备和最大化收入至关重要。通过将预测数据与速度、加速度和温度等因素的实时分析相结合，ML可用于更准确地预测组件故障。通过结合两种信息并建立识别因素和故障率之间相关性的模型，系统提供了卓越的预测能力。这样可以更快、更准确地标记问题，提醒员工需要进行修复并实现卓越的人力规划。
决定如何在您的业务中使用AI和ML需要准确的项目范围：确定具体的用例并建立一个风险投资列表，以便您可以处理多个项目，快速应用您的知识并增加价值。 Gartner建议您将项目与业务目标和衡量成功的预期指标保持一致。
投资AI和ML需要有一个合理的商业案例和理由。通过明确您想要修复的问题，了解业务价值并设置明确的措施，您将能够证明您的投资回报。
你应该如何采用AI？
人工智能开发存在于一个范围，发明者在一端，安装人员在另一端。根据您的业务项目，您可能会发现中间位置是您充分利用这两个方面的最佳位置：
发明者：
创建新的模型和技术。这需要内部技能和大量时间和投资。你将拥有你所创造的东西的知识产权，但除非你是一个未被现有AI软件服务的未来企业，否则你不太可能需要投入这么多时间和金钱。
创新：
利用嵌入式AI开发现有技术框架，以改进流程。此路线涉及采用现成的模型并对其进行定制以满足您的业务需求。您需要内部数据科学家来完成此类工作，或者您可以将其外包给具有快速项目交付能力的经验丰富的团队。这有助于您在不做出巨大财务承诺的情况下证明AI技术的价值。通过调整软件来解决您的客户或业务问题，您将通过无法轻易复制的定制解决方案获得竞争优势。
安装程序：
使用和调整已有的技术。预打包的软件解决方案有时已经足够好，如果它能够让您快速轻松地到达目的地，那么它可能是一种选择。但是，它可能不会给你最好的结果。它可能不会给你带来很多竞争优势，因为你的竞争对手能够购买完全相同的软件，并以与你完全相同的方式实现它。
无论您选择哪条路线，都需要确保你的人工智能能够运行。这意味着持续管理模型，并在业务发生变化时预测其演变。
你需要开始做什么？
在迈出人工智能之旅的第一步之前，请仔细考虑AI是否是解决问题的正确工具。约束优化和商业智能系统等传统工具通常可以完全满足要求。您可能需要咨询受信任的开发团队，以了解AI是否是为您的业务增值的正确选择。
一旦您确定AI是正确的路线，就需要收集决策所基于的基本数据和元数据(关于基本数据的数据)。这需要构建具有相当详细程度的结构化信息。一般来说，数据越多，结果就越好。
与任何软件开发项目一样，您需要一个计划和流程。认为人工智能项目需要大规模、长久的时间投入，这是一种常见的误解。我们经常发现最好的方法是采取一个特定的问题，并将其从研究和开发转移到实时阶段并证明概念。在几周内，而不是几个月。
这可能意味着与经验丰富的开发公司合作，他们可以快速试用和测试产品，让您充满信心地前进。
如果您有遗留系统，请不要担心 - 它们不会成为AI的障碍。最好的技术公司将能够将旧系统与新的支持数据连接起来，以便顺利地传输，而不会妨碍创新的新技术。
AI和ML正在成为我们工作方式中不可或缺的一部分。逐渐进入新领域：
- 确定一些潜在的项目/挑战，并审查AI如何提供解决方案。确定成功的样子并确保解决方案能够满足这一要求。
- 回顾您的数据，并阐明清理和转换数据所需的工作量。
- 在有监督的学习中，您的模型只能与它所提供的预先标记的数据一样好。在开发、测试期间以及模型发布后，不断检查验证标记数据的过程。
- 制定重新训练模型的计划。这可能是由于信息量较大，使您能够提供更好的见解，或者必须对基础业务环境中的更改做出反应。无论哪种方式，您的模型可能需要重新训练以确保质量。
随着您的第一个智能系统成功运行，您将拥有更多AI业务案例和持续改进的坚实基础。
