10个关键人工智能术语的入门知识
新时代，高科技越来越发达。朋友们读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。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
毫无疑问——人工智能正在蓬勃发展。我们已经看到了它对我们日常生活和商业前景的影响。如今，企业领导者越来越重视确定如何最好地利用人工智能为组织带来最大价值。
然而，必须注意的是，人工智能的实现不仅仅是现有业务流程的另一种解决方案。相反，业务领导者需要努力确定实施AI的最具战略性的方式，并确保它为整个组织所接受。
人工智能策略：三项基本技能
考虑到这一点，这里有三种技术可以帮助你有效地制定人工智能策略。
1.花时间确定正确的用例以及如何衡量价值
领导者倾向于考虑用例，并问：“我可以将人工智能应用于此吗？”这个想法的问题在于，它不是一个正确的问题：如果你能完全数字化这个过程，你就可以在技术上把AI应用到这个过程中。一个更有成效的问题是：“将人工智能应用于这个用例的价值主张是什么？”
【查看针对IT和业务主管的10个关键AI术语的入门知识：小抄：AI词汇。]
人工智能只有应用到定义明确的业务问题上，才能驱动价值，只有准确定义成功的表象，才能知道自己是否达到了目标。根据业务目标，人工智能通常以盈利能力、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转移到其他用途。
如果你准确地定义了AI的成功，你就只有达到了目标才知道。
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工作上花费更多的时间。
无论KPI是什么，这些成功指标都会促进学习周期，这将使AI系统能够调整和提高其性能。在任何人工智能业务开始时定义关键绩效指标并随着时间的推移监控关键绩效指标非常重要，这样您就可以根据需要快速迭代解决方案。这就是让人工智能成为一个科学实验室实验和一个以科学为基础的系统之间的区别，以推动真正和持久的商业价值。
2.培养您的数据和数据相关流程，以支持人工智能计划
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的见解的过程。
要理解为什么这可能是一个挑战，请考虑以下问题：
您是否有合适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？
当您需要数据驱动的见解时，您是否能够获得它们？
确保数据集成计划是整个组织的团队工作，而不仅仅是信息技术或数据管理团队。整个企业需要对数据的重要性、数据的使用以及如何长期维护数据进行战略调整。
3.安置合适的人，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至关重要。数据工程技能对于实施解决方案至关重要。
你的AI团队也需要了解这项技术的领导者，至少了解什么是可能的，什么是不可能的。在管理AI团队时，创造一个可以培养创造力和提供结构的环境是很重要的。让人工智能团队与组织中的业务领导者保持联系，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。
本文就为大家讲解到这里了。