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人工智能技术随着互联网的不发展而被各个行业引用，下面我们就通过案例分析来了解一下，人工智能技术应用需要关注哪些问题。
多元化的AI团队
资源有限，性能自然也会受到影响，因为更少的人意味着更少的想法、更少的识别和创新能力。不过，如果AI团队多样化，则更有可能发现问题并进行更好的数据连接。现在，到了企业采取措施在AI团队中增加不同角色和技能的时候了!企业不仅应该重视数据科学家、数据工程师、机器学习专家等技术角色，还应该重视具有业务领域、产品管理、用户界面设计和软件工程技能的人员。所有这一切组成了一支成功的AI团队，并终为实现企业目标贡献力量。
应该能够更好地解决问题
只有当AI团队能够筛选情况的复杂性以准确地构建问题的本质时，才有可能得出正确的解决方案。团队中的每个人都需要扮演“翻译”的角色，这样做可以弥合技术和业务案例之间的差距。一支成功的AI团队会深入研究数据并尝试一切可能，以更好地理解问题。当然，需要做的还有很多。例如，成功的AI团队还需要能够与客户和其他用户共情，从他们的角度考虑问题。这所有的一切都终为全面解决问题奠定基础。深入了解问题，可以使每个人的创造力、好奇心和创新能力发挥到佳水平。
扩展AI
这一条对于如今的许多企业来说就像一个惊喜。然而，许多人往往忽略了一个事实，即发挥AI全部潜力的佳方式是在整个企业范围内扩展它。许多组织都在为业务增长苦苦挣扎，却没有意识到扩展AI正是终的解决方案。
不要将AI伦理视为理想当然
确实，扩展人工智能、很好地解决问题以及使人工智能团队多样化都很重要，但还有另一个方面同样值得关注——人工智能的道德方面。遵守监管机构和政策制定者提出的规则和规定非常重要。成功的AI团队非常了解如何在合规框架内工作。
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