人工智能（AI）为各行业的企业提供了提升业务运营和发展的新机遇。根据一项调查，2019年全球人工智能市场规模达到270亿美元，预计到2027年将增长至2670亿美元。这表明，越来越多的企业正在积极采纳这一时代最具生产力的技术。
然而，对于那些缺乏明确方向的传统企业来说，实施人工智能战略仍然面临诸多挑战。
规划人工智能试点项目的四个要点
在开展大规模定量研究之前，企业需要首先进行试点，以避免在设计不足的项目上浪费宝贵的时间和资源。虽然试点项目与正式项目本质上相似，但它们提供的功能能够帮助企业理解新的解决方案或流程、所面临的挑战以及潜在的价值。尽管大多数人遵循相同的基本原则，但快速发展的人工智能领域存在一些值得关注的细微差别。在选择人工智能试点项目之前，企业应考虑以下四个关键标准：
1. 明确项目应交付的业务成果
近年来，人工智能技术取得了显著进步，明智的企业正在探索不同的应用策略和方法。
虽然人工智能具有广泛的吸引力，但并不适用于所有业务流程，也非万能。在启动人工智能试点项目前，企业必须明确要解决的问题和期望的结果。同时，是否有适当的商业指标来跟踪项目进展也至关重要。
在项目定义并获得企业领导者的批准后，企业将面临下一个挑战。
2. 选择合适的方法
企业可以通过采用开源技术、云服务或包含内置人工智能功能的产品，雇佣数据科学家构建自定义解决方案，或选择现成的人工智能方案。每种方法都有其优缺点。为了在阻力最小的情况下实现预期结果，企业需仔细考虑所选方案带来的挑战。没有任何解决方案是完美的，企业需要权衡现有IT生态系统中最适合的资源，以确保试点项目能够顺利启动、运行并持续改进，同时确保利益相关者积极参与项目，以便实现设定的目标。
3. 预测学习曲线
人工智能模型需要进行训练。虽然企业可以使用先进技术，但如果未对操作这些技术的人员提供充分培训，便无法充分发挥其优势。
4. 了解测试与生产准备的状态
人工智能试点计划之所以受到关注，是因为它们在提交之前会测试提议解决方案的主要风险。由于业务需求和数据环境不断变化，企业必须持续对模型进行测试和再训练，以确保为客户提供准确的结果。
这种需求在人工智能投入生产后依然存在。一次性验收测试适合于传统（静态）软件，但不适用于人工智能系统，因为随着外部环境的变化，人工智能系统必须能够自我调整。企业需要制定不同类型的监控、在线测量和再训练策略，以应对数据和概念漂移、潜在偏差及其他在早期测试中可能未显现的问题。
通过考虑这四个标准，企业能够选择最具影响力的人工智能试点项目，为最佳的技术采纳提供快速且低风险的学习路径。
