转向AI优先战略的五个要点

很多企业的目标是AI(AI)优先战略，机器学习除了优化业务流程外，现在也被用来重新思考业务战略。AI优先策略使AI成为企业的核心，用于优化预测、客户支持、营销、产品、制造、故障检测，并了解客户偏好和创新方式，以创造竞争优势。

现在，你应该考虑的不是需不需要AI，而是怎样将AI应用到你的企业和业务流程中。在理想的世界里，AI能够协助决策的每一个阶段，完全嵌入到系统中，并对员工和客户完全透明。但要实现这一目标，需要发生根本性的变化，囊括自上而下的思维模式转变，以及MLOps(机器学习运营)工具的实现，以帮助IT团队克服可能阻止AI充分发挥其潜力的技术障碍。

以下是企业转向AI优先战略的五个要点。

1.让AI成为企业的中心

AI的成功应用依赖于强有力的领导支持(毕竟要花费很多资源，包含资金、时间和人力)。除了技术团队外，还需要设立跨职能团队，由诸如放射科医生或保险专家等对应业务专家组成，连同商业用户、软件工程师、数据科学家、数据分析师、测试人员、架构师和产品经理在内的所有与AI项目有接触的专业人士都需要参与进来，这样组织才能更快地利用AI，机器学习模型才能更平稳地投入生产。

2.让AI长期工作

模型通常是由数据科学家在理想条件下设计的。从研究到实时部署是困难的，许多时候会成为第一个障碍。很多AI项目由于缺乏干净可靠的数据、直接访问不同类型的数据存储以及计算资源短缺而碰壁。当数据科学家构建模型时，他们应该与DevOps(开发运营)团队合作，为数据管理、部署和AI系统监控制定长期计划，以确保成功实施，并顺利进行维护和操作。

3.减少繁琐的数据准备任务

AI系统需要投入大量数据准备、集成和模型训练任务，宝贵且训练有素的数据科学家消耗了大量时间。很多这些任务能够自动化，以简化数据管道，更容易地将工作负载从研究转移到生产，检测性能的下降，或检测结果中的漂移，表明模型需要用更完整或更新鲜的数据进行重新训练。

4.利用现成的AI

以前，只有像谷歌和Facebook这样的大企业才有足够的资金来实现AI/ML模型，并获得所需的技术，而且很难找到数据科学家。今天，很多企业正在为研究探索和大规模生产部署提供最前沿的开源框架、工具、库和模型。那些能够快速利用和定制计算机视觉、语言处理、语音识别和其他常用功能的开源解决方案的企业，走在了前面。利用这些成熟的技术平台，能更快速构建符合企业专业需求的AI系统，开发和试错的时间大大降低。

5.实施最好的性价比战略

今天的基础设施环境是一片“茂密丛林”。有无数种计算选项的组合，数据科学家能够用于不同的AI工作负载，囊括CPU、GPU、AI加速器、云计算、混合云计算、协同定位等。故此，为了以合理的价格实现高性能，执行任务会有许多复杂性和不可预见的挑战。了解AI对预算的影响，选择最具成本效益的基础设施，能够降低AI的总成本，加速创新，限制风险，并加快部署时间。

伴随新的数字经济的出现，到2022年，企业将竞相使用AI洞察力，通过真正的数据驱动来增强竞争力。尽管过去一年很困难，但数据分析已经证明是更好的商业决策的关键，最近的创新加快了企业重塑自身、数字化转型的进程。

通过使AI成为整个IT组织的核心，企业能够更接近于利用AI作为一种战略资源，从而在短期和未来几年获得全部利益。

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