沃卡惠随着ChatGPT和生成式人工智能的持续发展，人工智能可以实现的目标越来越明显。新用例和创新的加速，对行业来说是一个激动人心的时刻。然而，这些技术进入主流市场并达到能够达到为整个企业提供真正价值的易用性水平还需要时间。
幸运的是，对于那些渴望踏上自己的人工智能之旅但可能不知道从哪里开始的组织来说，人工智能模型已经存在了一段时间，现在相对更容易使用。例如，像谷歌、IBM、微软和其他大型科技公司已经创建并开发了人工智能模型，企业组织可以围绕自己的商用利益将这些模型应用到自己的工作流程中，如今使得人工智能的进入门槛比过去低得多。
缺点是，这些模型需要根据组织的特定需求进行定制。如果定制过程做得不正确，可能会消耗宝贵的资源和预算，并最终影响企业的成功。为了避免这种情况，在将人工智能模型应用于其工作流程之前，组织机构应仔细审查以下几点：
考虑基础架构
实现人工智能比安装计算机程序更困难。正确地做到这一点需要时间和资源。这个过程中的失误可能会导致不必要的成本——例如，评估数据的存储位置对于防止陷入昂贵的云模型非常重要。
但在组织评估如何应用人工智能模型之前，他们必须首先确定是否有正确的基础设施来启用和推动这些模型。组织往往缺乏培训和运营人工智能模型所需的基础设施。对于面临这种情况的组织来说，至关重要的是，他们要考虑利用现代基础设施来处理、扩展和存储为人工智能模型提供动力所需的大量数据。与此同时，数据处理也需要快速完成，才能在当今的数字世界中发挥作用，因此利用能够提供快速、强大性能的解决方案同样重要。例如，投资于能够解决人工智能数据管道多个阶段的高性能存储，可以在最大限度地减少放缓、加速开发和使人工智能项目能够扩展方面发挥关键作用。
验证用例
一旦现代基础设施奠定了基础，定制过程中的下一步就是确定人工智能模型的用例。这个用例应该是具体的，具有模型可以轻松实现的有形结果。如果识别一个用例是一个挑战，那么从小处着手，为人工智能模型争取一个特定的目的。在识别这些用例时，考虑您的理想结果也很重要，因为它可以为衡量模型是否实际正确运行提供基础。一旦模型开始实现这些目标，并在方法上变得更加有效和高效，组织就可以开始进一步开发其模型，并解决更复杂的问题。
数据准备
数据是人工智能模型运作的核心，但要想成功，数据必须首先做好准备，以确保准确的结果。数据准备可能很难管理，而且很难确保准确性。但如果没有适当的准备，模型可能会被输入“脏数据”或充满错误和不一致的数据，这可能会导致有偏见的结果，并最终影响人工智能模型的性能（例如效率降低和收入损失）。
为了防止脏数据，组织需要采取措施确保数据得到适当的审查和准备。例如，实施数据治理战略可能是一种非常有益的策略——通过开发定期检查数据的流程、创建和执行数据标准等，组织可以防止其人工智能模型出现代价高昂的故障。
数据训练
部署和维护训练人工智能模型所需的连续反馈回路对人工智能部署的成功至关重要。成功的团队经常应用类似DevOps（开发运营）的战术来动态部署模型，并保持训练和再培训人工智能模型所需的持续反馈回路。但是，实现连续的反馈回路是很难实现的。例如，不灵活的存储或网络基础架构可能无法跟上管道更改引起的不断变化的性能需求。随着流经模型的数据发生变化，模型性能也很难衡量。
投资于能够推动快速管道变革的灵活、高性能基础设施对于避免这些障碍至关重要。人工智能团队设置抽查或自动性能检查也至关重要，以避免成本高昂且令人讨厌的模型漂移。
人工智能是数据的众多目的地之一。尽管人工智能很重要，但我们能用人工智能做些什么才是真正重要的。现在，我们比以往任何时候都有更多的机会通过人工智能从我们的数据中构建和提取价值，这最终会以更高的效率和新的创新驱动真正的价值。
