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随着互联网不对发展，越来越的人都在学习人工智能技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，促进人工智能技术发展都有哪些方法。
(1)从佳用例开始
人工智能和机器学习工作好针对特定用例，它可能需要更广泛的生态系统才能实现，尤其是在人工智能和机器学习人才匮乏的情况下。企业需要寻找优秀的用例，与商业领袖合作将它们变为现实，并参与更广泛的生态系统以获得洞察力、人才和技术帮助。
(2)通过里程碑展示进展
人工智能计划中一个被忽视的挑战是在交付切实结果之前所需的时间投入。如果有明确的目标和计划的里程碑来展示进展，人工智能项目可以迅速实施。
(3)不仅要开发人工智能团队，还要制定行动手册
企业可以对团队进行哪些内部培训?在哪里可以雇佣新的人才来帮助这一旅程?哪些外部合作伙伴将是转型的关键?对这些问题的回答将有助于制定更可持续的计划。
(4)创建多管齐下的技能获取方法
现在每个企业都需要大数据专家、流程自动化专家、安全分析师、人机交互设计师、机器人工程师和机器学习专家，这些人才并不容易招募。
除了制定完善的招聘和保留计划之外，企业还需要更加努力地利用现有人才。全面提升技能和内部职业发展的改革是成功完成这项基本任务所必需的多因素人力资源战略的重要组成部分。
(5)投资于数据交付
人工智能需要良好的数据。在人工智能项目成功所需的所有其他活动的背景下，阐明与人工智能相关的工作至关重要。这意味着在数据收集、转换、清理和规范化方面投入时间和资源，并围绕实现人工智能业务成果所需的数据需求管理预期。
(6)扩展数据源
确保企业的数据处于良好状态是不够的。企业还需要引入更丰富的数据集和类型。开始研究心理、地理空间和实时数据——所有这些措施都有可能推动更好的以人工智能为中心的性能。
管理这些数据并使其有助于人工智能系统的查询和利用，是迈向数字化成熟的重要一步。如果没有这项乏味的艰苦工作，大量数据将仍然是噪音，永远不会揭示隐藏在其中的信号。
(7)考虑建立数据部落
他建议建立数据部落，由数据管理员、数据工程师和数据建模人员组成，围绕特定挑战或客户接触点构建。不仅仅是IT部门的高管，还有各个业务团队的高管一直建立一种数字文化。在这种文化中，每个员工都渴望在他们的角色中应用这些新的数据服务，在职能之间轮换IT人员和非IT人员会有所帮助。
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2024-01-12
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