人工智能（AI）迅速成為當(dāng)今企業(yè)中的一個(gè)重要流行語(yǔ)。就像云和區(qū)塊鏈等其他技術(shù)一樣，人們經(jīng)常談?wù)撍瑓s很少真正了解其用途和應(yīng)用程序。但是，與許多其他嗡嗡聲技術(shù)不同，人工智能實(shí)際上具有大量的潛在應(yīng)用程序。它實(shí)際上是相關(guān)的大多數(shù)行業(yè)和職能，并迅速滲透到市場(chǎng)。這個(gè)事實(shí)使更難解決的問(wèn)題是，很少有人真正了解如何將人工智能應(yīng)用于戰(zhàn)略性業(yè)務(wù)問(wèn)題。

因此，讓我們共同努力，消除流行語(yǔ)中的迷路，并了解公司為開(kāi)發(fā)差異化，有價(jià)值的AI應(yīng)用程序必須采取的措施。在OpenMatters，我們多次與客戶合作開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用程序，以支持在關(guān)鍵領(lǐng)域（例如資金分配，領(lǐng)導(dǎo)力組成和人才采購(gòu)）的更好決策。我們使用下面的流程圖向合作伙伴解釋從構(gòu)思到應(yīng)用的步驟。

首先是領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì) -董事會(huì)和高管。領(lǐng)導(dǎo)的支持和支持對(duì)于成功至關(guān)重要。新的AI計(jì)劃需要時(shí)間，資金和新技能，如果沒(méi)有領(lǐng)導(dǎo)層的支持，所有這些都是很難獲得的。盡管永遠(yuǎn)不會(huì)期望領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)管理AI計(jì)劃的技術(shù)細(xì)節(jié)，但是團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該參與構(gòu)想-設(shè)想AI在什么地方以及如何幫助公司。

其次是業(yè)務(wù)實(shí)施團(tuán)隊(duì)。該小組負(fù)責(zé)執(zhí)行領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)的愿景并管理技術(shù)團(tuán)隊(duì)。沒(méi)有業(yè)務(wù)目的的AI顯然是在浪費(fèi)時(shí)間，業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)將需要深入?yún)⑴c數(shù)據(jù)收集，創(chuàng)建見(jiàn)解和迭代算法。這是全職，而不是兼職。

第三，我們擁有AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)。該小組帶來(lái)了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力所需的AI專業(yè)知識(shí)。AI團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該了解業(yè)務(wù)目標(biāo)和應(yīng)用程序，但將專注于確定使AI成為現(xiàn)實(shí)的工具和技術(shù)。該團(tuán)隊(duì)將就編程環(huán)境，支持工具（如TensorFlow）和技術(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）做出決策。

第四，最后，我們有基礎(chǔ)架構(gòu)團(tuán)隊(duì)。人工智能的基石是數(shù)據(jù)，大量數(shù)據(jù)很快就會(huì)變成一團(tuán)糟?；A(chǔ)架構(gòu)團(tuán)隊(duì)將管理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以使其易于訪問(wèn)和使用。該團(tuán)隊(duì)將處理煩人但重要的問(wèn)題，例如識(shí)別良好的符號(hào)體系以將數(shù)據(jù)集連接在一起，并管理同時(shí)存在多個(gè)用例和更新的情況下的并發(fā)性。

這些小組中的每一個(gè)對(duì)于成功使用AI進(jìn)行業(yè)務(wù)決策都是必不可少的。沒(méi)有所有這些功能（我們已經(jīng)嘗試過(guò)并且知道），該流程將無(wú)法正常工作，每個(gè)小組確實(shí)確實(shí)需要組成一個(gè)由多個(gè)熟練人員組成的“團(tuán)隊(duì)”。上面列出的許多功能都是非常技術(shù)性的，工具和技術(shù)正在迅速發(fā)展。一個(gè)沒(méi)有同事的支持和監(jiān)督的個(gè)人可能會(huì)很快落伍或掩蓋錯(cuò)誤。