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Gaston表示,许多组织意识到人工智能可以通过多种方式提供真正的商业价值,并开始建立自己的数据科学、机器学习和人工智能团队。
Gaston说,“虽然这些都是重要的第一步,但大多数数据科学或机器学习团队的功能是在受严格控制的环境中使用数据生成模型。至关重要的是,组织必须从整体上着眼于如何实现、运营和维护用于业务解决方案的人工智能,并且它们需要为此带来各种才能、思想和经验。”
组织无需制定人工智能工程策略即可推进人工智能项目。但是,如果这样做的话,该技术获得长期和全面成功的可能性将会受到限制。这是一个具有战略性和强大功能的工具,不适合随意使用。
Brethenoux说,“我认为这是解决人工智能问题的唯一途径。如果不从事人工智能工程设计,那么只有约35%到45%的模型会找到他们的生产方式。因此,组织将会浪费其余的模型,并且每次都必须从头开始。”
人工智能的主要问题之一将继续从开发和培训阶段过渡到运营/产品阶段。如果组织不对人工智能采用结构化、工程化的方法,这仍然是一个问题。
Brethenoux说:“那些在人工智能方面做得很好的组织正在更系统地完成这项工作,他们从中获得了非常好的收益。我很想问,‘如果组织并没有计划实现运营目标,为什么还要采用人工智能呢?’在此之前,这只是一个有趣的智力练习。当组织部署人工智能时,它将成为一种经济优势。”
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