企业必须先评估其适应人工智能的能力，然后才能看到对这项技术的商业投资所带来的收益。这涉及评估： 数据基础设施：要将 AI 功能添加到系统中，您必须创建一个用于数据存储、处理和获取的可靠框架。使用 AI 系统增强了克利夫兰诊所的医院流程，尽管成本上升，但其营业利润率仍增长了0.4%。 技术专长：组织需要训练有素的专家来正确创建和运行 AI 解决方案。摩根大通通过其名为 COiN 的 AI 系统实现了即时文档审查，而不需要每年花费360,000小时。 文化准备：鼓励创新驱动的思维方式有助于团队适应人工智能驱动的工作流程变化。
德勤的一项研究表明
91%的公司相信人工智能将提高绩效。 为了满足不断变化的业务需求，AI模型应通过以下方式实现可扩展性： 模块化：当项目需要修改时，人工智能可以轻松更新其结构。 云集成：云集成系统提供最大的灵活性，并支持人工智能技术 bc 数据 和数据存储需求。 3. 选择正确的AI技术堆栈 选择 AI 模型和平台（如AI 驱动的电子邮件票务）来自动化支持工作流程并提高效率。选择过程应关注： AI 模型：根据您的业务需求，可以采用各种模型： 生成式人工智能 (GAI)：GAI 技术可以生成新的文本、图像和音乐，从而提高创意产出并定制结果。
大型语言模型（LLM） ：
支持服务和内容开发通过大型语言模型（尤其是 GPT 和 BERT）获得更好的文本分析和制作。 机器学习框架：机器学习行业提供 TensorFlow 和 PyTorch 平台来有效地开发和使用 AI 模型。 AI 开发平台：Hugging Face 和 Google Vertex AI 通过为企业提供构建、训练和发布模型投入生产的完整工具来简化 AI 开发。 业务系统 一个方面是选择合适的广告平台 需要与AI技术顺畅协作，以实现最佳业务产出。关键方面包括： 兼容性：AI 工具应该与 CRM 系统、帮助台和其他业务平台有效集成，以确保运营不中断。 数据流：人工智能模型与其数据源之间的安全快速连接使模型在处理决策支持的新信息时能够更好地运行。
可扩展性：所选的 AI 软件必须能
够处理不断增加的数据量和更新的业务运营，而不会中断日常工作。 4. 制定强大的数据策略 人工智能系统只有在使用高质量数据时才能取得成功。确保所有数据准确无误，同时遵守GDPR和HIPAA法规等法律要求。 基本数据属性包括： 准确可靠：保持数据的一致性和正确性可确保 AI 系统不会根据信息产生错误的结果。特斯拉的自动驾驶 AI 依赖于 英国电话号码 来自超过30 亿英里真实驾驶的高质量数据。 全面：系统从各个方面记录所需的所有信息，为AI模型提供适当的数据进行分析。 公正：为了获得公正的结果，应该使用多种方法来收集和处理数据。
强大的数据工程团队应始
终验证和规范数据，同时消除不规则性，以保证数据的准确性。遵循 ISO/IEC JTC 1/SC 42 标准，组织可以找到保持 AI 应用程序数据集可靠性的指导。 公司必须尊重数据保护法，以建立客户信任并遵守官方规则。关键监管方面包括： 数据最小化：仅收集使人工智能系统能够完成其所需任务的基本数据。 同意管理：在收集、处理或使用个人数据之前确保用户明确同意并遵守 GDPR 至关重要。亚马逊因其 AI 系统侵犯隐私而被罚款8.77 亿美元。 透明度：清晰地传达如何使用数据在用户和利益相关者之间建立信任。