人工智能（AI）功能对业务的期望很高。通过利用AI并在其过程中实施AI的公司并不多。

本文的目的是帮助利用AI的力量并在公司环境中实际管理AI解决方案。组织可以使用自定义数据来决定实施AI解决方案是否值得投资。

什么是人工智能？

人工智能是计算机或其他机器执行被认为需要判断的动作的能力。这些行动包括逻辑推论和推理，创造力，根据经验或信息不足或冲突做出决策的能力以及理解口头语言的能力。精确的术语“人工智能”是具有广泛含义的无所不包的描述。

将特定的应用程序或软件描述为人工智能，就像将空中客车A350定义为飞机一样。该声明在方法论上是正确的，但与此同时，该术语也非常模糊。人工智能机器和软件的目标是作为自治过程或机器进行操作。辅助人工智能软件的一些方法是机器学习，强化学习和深度学习。

机器学习：

机器学习将大量原始数据管理到机器上。机器反复分析，测试，解释，构建和消除假设，以更有效地识别和分类数据。

随着时间的流逝，在更多数据的帮助下，机器将执行重复评估，以识别模式和趋势以对信息进行分类。与人类相比，设备更具有处理大量数据的能力。此功能是处理大量数据时自动化等同于良好治理的原因之一。

强化学习：

强化学习是机器学习的形式之一。强化学习使代理可以在尝试和错误以及其行为的同时反馈的帮助下，在协作环境中进行学习。

根据危机公关公司DEPR的说法，“机器必须通过实验找到最短的途径来达到目标​​。” 随着时间的流逝，处理器会对其每个动作产生可能的影响。强化学习是计算机学习下棋的一种耗时但可靠的方式。

深度学习

深度学习是自动驾驶汽车，计算机视觉和自然语言处理中机器学习的一种复杂形式。计算机在称为层的不同训练阶段进行学习。每一层都基于前一层传递的信息。
可能涉及几层，以理解特定形式的输入。每层都对初始传输的信息进行了精细的解释。最终产品是一种独特的算法，可以实现目标，从而为该问题提供全新的解决方案。

从头开始重新构建生产周期

要理解如何在生产周期中实施人工智能，您需要了解如何确定重要事项的优先级。组织的生产周期体现了公司在特定业务领域中的运营。记录生产周期的传统方法首先考虑到专业贸易领域中的业务开始。

为了产生实施AI的生产周期，公司必须从产品上退一步，以考虑固有的风险，成本帐户和原材料的获取。在现实情况下，仅使用人工智能还无法完成整个过程。人工智能将仅实现或支持该过程的特定部分。需要设计其余的生产周期，以确认人工智能团队或部门提供的帮助。

确定使用AI解决的问题

在决定要实施人工智能的生产周期的哪个部分之前，请启动问题定义过程。组织需要找到一种方法来应对所有业务障碍，并且无论如何都要熟练地克服障碍。列出业务流程中的所有问题，挑战，局限性和机会，有助于组织抓住特权来改善业务运营。

重复执行员工操作以产生相同的结果可能是AI可以解决的问题之一。例如，会计部门可能会面临艰难的环境来为组织进行纠正。对于其他场所，可能需要对客户支持部门进行管理。确定需要转换的生产周期的哪个部分。尽量不要对过程过分乐观或理想化。

制定不同的评估标准

AI软件需要了解评估标准，才能在组织的任何部门成功实施人工智能。“如果能够简化开发过程，那么组织可以使用除人工智能聊天机器人以外的更多工具和机制，”澳大利亚大师赛的詹妮弗·巴尔康布说。

很容易迷失在“空中城堡” AI的期望中。明确说明AI软件的明确目标，以实现成功的AI实施。概述所有可能的结果，并明确定义您想要实现的结果。遵循这些程序将使其易于实现人工智能学习机制。

组建专门的工作组来规范和整合数据

在组织中实施AI解决方案将涉及组织与第三方合作。AI解决方案提供商将是第三方。AI解决方案提供商可能需要机密数据才能成功实施AI解决方案。如果不访问受限数据，AI解决方案提供商可能无法管理可行的解决方案。数据必须在组织和AI解决方案提供商之间共享。

您的组织需要知道哪些员工将通过客户需求来管理客户，而选定的人员将协助第三方进行程序。确定哪些数据与人工智能流程的功能相关联。在交换任何数据之前，请确保工作组和第三方确定了隐私政策。避免在未同意书面隐私政策的情况下尝试传输任何数据。

认识绩效差距

高估AI部门的入职日期是一个错误，这完全有可能。同事和同事可能会开始夸大AI细分的进度和范围。过于乐观将成为组织内部的准则，但对AI部门的发布日期和生产能力保持务实至关重要。

严酷的现实是，最初，AI部门甚至可能无法达到正常的性能水平。就像新员工一样，人工智能软件将花费一些时间来适应角色和绩效期望的要求。在初始部署阶段，有必要确保监视AI软件的所有操作。

制定重点实验实施计划

对于每个组织，都需要为实现AI技术提供一些起点。一旦特定部门转换为AI，转换其他部门将变得更加容易。尝试选择一个较小的部门改用AI，而不要过于雄心勃勃。

与其尝试提​​倡具有AI功能的管理部门，不如考虑使薪资部门自动化。如果组织内有许多员工和部门，请考虑使单个部门的工资单自动化。在开始实际实施之前，请进行测试阶段。测试阶段将确保在执行阶段遇到任何挫折时，可以采取适当的措施。

评估基本存储要求

AI部署要求硬件具备执行机器，深度和强化学习过程的能力。这些过程需要使用大数据集进行快速输入和输出。如果没有足够的存储空间来支持这些操作，则性能将大大降低。令人满意地实现AI解决方案将对处理器和存储提出更高的要求。

建议在具有最新处理器的现代设备上部署AI。除了最新的处理器外，请确认设备具有足够的可用存储空间。AI机器学习过程需要大量数据来帮助改革传统系统。对于为数据采集，工作流和建模优化AI存储，这是一个极好的建议。

将AI与员工支持相集成

商业组织正在将AI部署视为一个项目，它将由IT部门单独部署。他们认为，一旦IT部门完成了实施工作，那么AI就会突然替换数名员工。不幸的是，这是完全错误的方法。AI实施后，所有受聘为业务决策者的人仍将是业务决策者。

企业应在所有员工的协助下预见AI项目的成功。由于相同的原因，组织中的某些员工也会感到担忧。进行培训课程，以确保所有员工都了解他们的角色和AI的功能。