人工智能(AI)是一个热门话题。它无处不在，渗透到文化中，远远超出了预期的商业环境。因此，能见度的提高创造了一种普遍的看法，即人工智能在今天被广泛部署和采用。但事实并非如此。调查显示，只有4%的首席信息官最近投资或部署了人工智能2018年Gartner调查。然而，46%的企业有实施人工智能的短期至中期计划。
商业领袖们已经接受了这项技术的前景——72%的人认为人工智能是一种“商业优势”普华永道．在这种早期采用和高度炒作周期中，公司普遍认识到他们应该追求这些类型的先进技术。但他们并不总是确定如何充分利用这些优势。
因此，我们的客户会问:
- 人工智能如何驱动价值?
- 它在哪里最有用?
- 我该从哪里开始呢?
每个人对人工智能的部署都是不同的，因为它是针对业务的。人工智能是一个广阔的开放空间，所以不要盲目地追求用例。首先，你需要理解训练AI平台的价值、自然发展和逻辑顺序。然后，如果你训练有效，你就可以利用规模经济。
如何利用人工智能取得成功:
1.选择正确的用例
我们所看到的人工智能平台成功与失败的最大区别在于实现的规模和范围。部署了最成功的人工智能解决方案的客户采取的是小块的和更迭代的方法，而不是追求一个大爆炸的解决方案。
为你的AI平台选择一个足够大的用例，以驱动价值，但又足够小，以在合理的时间框架内部署和实现价值。刚开始的时候采取更缓慢、更有策略的方法。这将使你有更好的结果和长期扩展的能力。
2.整理你的数据
其次，确定你是否有足够的数据和时间来部署一个完整的AI解决方案。在真正准备好前进之前，您需要对数据进行访问、清理和管理。
3.有效地训练
部署人工智能解决方案通常遵循一个自然的过程，类似于培训新员工。你的用户可以通过确定专业领域和在这些领域训练你的AI系统的顺序，从规模经济中受益。
优化培训周期很重要。当涉及到高薪的主题专家时，情况尤其如此，这些专家需要非常参与建立人工智能解决方案。在医疗保健领域，这包括医生和护士。在法律领域，那就是律师。最后，在金融服务领域，是金融顾问、承销商和量化分析师。明智地利用他们的时间进行技术培训。避免不得不回到井里。
4.是适应性强
人工智能解决方案正在迅速发展。因此，今天制定的战略实际上只能作为未来6到12个月的路线图。到那时，技术将会有很大的不同。当你完全采用AI时，要为迭代留出空间。愿意适应并随着技术的变化而发展。
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作者简介
Christine Livingston领导Perficient的人工智能实践，结合分析、非结构化内容管理和案例管理的背景，设计和交付变革性的人工智能解决方案。
她的工程背景有助于她分析复杂的业务问题和开发创新认知应用的能力。Christine和她的团队帮助客户发现隐藏的见解，识别趋势，增强现有应用程序，并扩展他们的专业知识。
