如果您正在考虑将人工智能添加到您的工作流程中，可能值得暂停一秒钟，并考虑 Google 在下面的视频中讨论的这五点。想象一下，步入一个世界，您的业务以令人难以置信的效率运营，轻松解决挑战，创新以闪电般的速度发生。这就是人工智能 （AI） 的承诺，它是一种强大的工具，正在重塑我们开展业务的方式。但是，将 AI 集成到您的公司是一个充满重要决策的旅程，需要团队的努力。让我们来探讨一下将指导您完成这一转型过程的关键因素。
人工智能不仅仅是自动化任务;这是关于创造新的增长机会并与客户建立更牢固的关系。为了利用人工智能的力量，您需要确定企业中可以产生重大影响的领域。寻找 AI 可以提高您的财务业绩、无缝融入您的运营并发挥您公司优势的方法。专注于符合您的战略目标并提供明确投资回报的应用程序。
人工智能在您的业务中的成功取决于您的业务领导者和技术专家之间的合作伙伴关系。通过从一开始就合作，您可以确定 AI 的正确用例，并为想要实现的目标设定明确的目标。这种合作确保了 AI 解决方案在设计时考虑到了您的业务目标，并且可以顺利集成到您现有的流程中。
将 AI 添加到您的业务工作流程中
人工智能世界在不断发展，保持竞争力意味着拥抱实验和改进的循环。得益于生成式 AI 的进步，您现在可以比以往任何时候都更快地测试和优化 AI 模型。这种敏捷性使您能够根据自己的特定需求定制 AI，并跟上 AI 领域的快节奏变化。
数据是 AI 的命脉，正确分析数据对于了解 AI 如何影响您的业务至关重要。专注于数据分析的准确性、相关性和效率，以确保您的 AI 计划基于可靠的数据并带来真正的收益。
为了保持 AI 模型的有效性并与业务战略保持一致，您必须不断评估它们。这意味着进行调整，验证他们的产出，并根据你的目标和财务指标衡量他们的绩效。定期评估对于保持 AI 应用程序的准确性和相关性至关重要。
采用人工智能的五个实际考虑因素
为企业准备 AI 集成需要安全可靠的基础设施。使用 Google Cloud 等平台时，请务必了解共享安全模型，并确保基础足够强大，可以支持 AI 应用。
安全 AI 框架 （SAIF） 是从一开始就将安全性整合到 AI 模型中的计划。遵循 SAIF 可以最大限度地减少对复杂安全措施的需求，并保护您的 AI 投资免受潜在威胁。
机器学习操作 （MLOps） 是有效管理机器学习系统的基础。采用核心 MLOps 实践对于扩展 AI 应用程序至关重要，包括持续训练、模型部署、数据管理和治理。尽早开始这些实践为顺利的 AI 集成和扩展奠定了基础。
随着生成式 AI 变得越来越普遍，企业必须调整其 MLOps 策略以应对新的挑战。这包括改进快速工程、微调模型，以及为生成式人工智能的道德使用实施额外的保障措施。
在您的业务中开展 AI 集成之旅是一项复杂但有益的工作。它需要战略规划、团队合作和对持续改进的承诺。通过专注于这些关键领域，您可以定位您的企业，以充分利用 AI 的功能，并迈向由 AI 驱动的创新丰富的未来。
