10个关键人工智能术语的基础知识

新时代，高科技越来越发达。朋友们看到了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友要注意什么？今天，我想和你分享一个关于科技的知识。我希望你会喜欢它。

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日常生活和商业前景的影响。如今，企业领导人越来越优先考虑如何充分利用人工智能为组织带来最大价值。

然而，必须注意的是，实施AI不仅仅是现有业务流程的另一种解决方案。相反，企业领导人需要努力确定实施AI的最具战略性的方式，并确保整个组织都能接受它。

人工智能策略：三项基本技能

考虑到这一点，以下是帮助你有效制定人工智能策略的三个技巧。

1.花时间确定正确的用例以及如何衡量价值。

领导者倾向于思考用例，并问：“我可以将人工智能应用于此吗？”这种想法的问题在于，它不是一个正确的问题：如果你能完全数字化流程，你就可以在技术上把AI应用到流程中。一个更有成效的问题是：“将AI应用于这个用例的价值主张是什么？”

【查看面向IT和业务高管的10个关键人工智能术语的基础知识：备忘单：人工智能词汇。]

人工智能只有应用于定义良好的商业问题时才能促进价值，而你只有准确定义成功的表象，才能知道你是否达到了目标。根据商业目标，人工智能通常以盈利、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新导向其他用途。

如果你给AI的成功下了一个准确的定义，那你只有达到目的了才知道。

例如，人工智能可以使业务分析师在高度可预测的决策上花费更少的时间，而在更好地利用他们的知识和经验的分析上花费更多的时间。

无论KPI是什么，这些成功指标都会促进学习周期，使AI系统能够调整和提高性能。在任何人工智能职业生涯的开始定义KPI并随着时间的推移监控KPI是很重要的，这样你就可以根据需要快速迭代解决方案。这就是让AI成为科学实验室实验和驱动真实和持续商业价值的基于科学的系统之间的区别。

2.培养你的数据和数据相关的过程来支持人工智能程序

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

要理解为什么这可能是一个挑战，请考虑以下问题：

您是否有正确的数据来解决您的业务案例？

你能快速适应频繁的数据变化吗？

当您需要时，您是否能够获得数据驱动的洞察力？

确保数据集成计划是整个组织的团队工作，而不仅仅是IT或数据管理团队的工作。整个企业需要对数据的重要性、数据的用途以及如何长期维护数据进行战略调整。

3.安排合适的人，培养支持人工智能项目的文化。

如果你想在内部开发AI功能，请记住AI团队可以从技能平衡中受益。例如，深入的建模专业知识对于全面的研究和解决方案开发是必不可少的。数据工程技能对于解决方案的实施至关重要。

你的AI团队也需要知道这个技术的领导者，至少知道什么是可能的，什么是不可能的。在管理AI团队的时候，营造一个可以培养创造力但又提供结构的环境很重要。让人工智能团队与组织中的业务领导保持联系，以确保人工智能应用于正确构建的高优先级和高价值用例。

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