许多公司的目标是人工智能(AI)优先战略，机器学习除了优化业务流程外，现在也被用来重新思考业务战略。人工智能优先策略使人工智能成为公司的核心，用于优化预测、客户支持、营销、产品、制造、故障检测，并了解客户偏好和创新方式，以创造竞争优势。

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现在，你应该考虑的不是需不需要人工智能，而是如何将人工智能应用到你的企业和业务流程中。在理想的世界里，人工智能可以协助决策的每一个阶段，完全嵌入到系统中，并对员工和客户完全透明。但要实现这一目标，需要发生根本性的变化，包括自上而下的思维模式转变，以及MLOps(机器学习运营)工具的实现，以帮助IT团队克服可能阻止AI充分发挥其潜力的技术障碍。

以下是公司转向人工智能优先战略的五个要点。

人工智能的成功应用依赖于强有力的领导支持(毕竟要花费许多资源，包含资金、时间和人力)。除了技术团队外，还需要设立跨职能团队，由诸如放射科医生或保险专家等对应业务专家组成，连同商业用户、软件工程师、数据科学家、数据分析师、测试人员、架构师和产品经理在内的所有与人工智能项目有接触的专业人士都需要参与进来，这样组织才能更快地利用人工智能，机器学习模型才能更平稳地投入生产。

模型通常是由数据科学家在理想条件下设计的。从研究到实时部署是困难的，很多时候会成为第一个障碍。许多人工智能项目由于缺乏干净可靠的数据、直接访问不同类型的数据存储以及计算资源短缺而碰壁。当数据科学家构建模型时，他们应该与DevOps(开发运营)团队合作，为数据管理、部署和人工智能系统监控制定长期计划，以确保成功实施，并顺利进行维护和操作。

人工智能系统需要投入大量数据准备、集成和模型训练任务，宝贵且训练有素的数据科学家消耗了大量时间。许多这些任务可以自动化，以简化数据管道，更容易地将工作负载从研究转移到生产，检测性能的下降，或检测结果中的漂移，表明模型需要用更完整或更新鲜的数据进行重新训练。

以前，只有像谷歌和Facebook这样的大公司才有足够的资金来实现人工智能/ML模型，并获得所需的技术，而且很难找到数据科学家。今天，许多公司正在为研究探索和大规模生产部署提供最前沿的开源框架、工具、库和模型。那些能够快速利用和定制计算机视觉、语言处理、语音识别和其他常用功能的开源解决方案的公司，走在了前面。利用这些成熟的技术平台，能更快速构建符合企业专业需求的人工智能系统，开发和试错的时间大大降低。

今天的基础设施环境是一片“茂密丛林”。有无数种计算选项的组合，数据科学家可以用于不同的AI工作负载，包括CPU、GPU、AI加速器、云计算、混合云计算、协同定位等。因此，为了以合理的价格实现高性能，执行任务会有很多复杂性和不可预见的挑战。了解人工智能对预算的影响，选择最具成本效益的基础设施，可以降低人工智能的总成本，加速创新，限制风险，并加快部署时间。

随着新的数字经济的出现，到2022年，企业将竞相使用AI洞察力，通过真正的数据驱动来增强竞争力。尽管过去一年很困难，但数据分析已经证明是更好的商业决策的关键，最近的创新加快了企业重塑自身、数字化转型的进程。

通过使人工智能成为整个IT组织的核心，企业可以更接近于利用人工智能作为一种战略资源，从而在短期和未来几年获得全部利益。

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