許多公司的目標是人工智能(AI)優先戰略，機器學習除了優化業務流程外，現在也被用來重新思考業務戰略。人工智能優先策略使人工智能成為公司的核心，用于優化預測、客戶支持、營銷、產品、制造、故障檢測，并了解客戶偏好和創新方式，以創造競爭優勢。

現在，你應該考慮的不是需不需要人工智能，而是如何將人工智能應用到你的企業和業務流程中。在理想的世界里，人工智能可以協助決策的每一個階段，完全嵌入到系統中，并對員工和客戶完全透明。但要實現這一目標，需要發生根本性的變化，包括自上而下的思維模式轉變，以及MLOps(機器學習運營)工具的實現，以幫助IT團隊克服可能阻止AI充分發揮其潛力的技術障礙。

以下是公司轉向人工智能優先戰略的五個要點。

1.讓人工智能成為企業的中心

人工智能的成功應用依賴于強有力的領導支持(畢竟要花費許多資源，包含資金、時間和人力)。除了技術團隊外，還需要設立跨職能團隊，由諸如放射科醫生或保險專家等對應業務專家組成，連同商業用戶、軟件工程師、數據科學家、數據分析師、測試人員、架構師和產品經理在內的所有與人工智能項目有接觸的專業人士都需要參與進來，這樣組織才能更快地利用人工智能，機器學習模型才能更平穩地投入生產。

2.讓人工智能長期工作

模型通常是由數據科學家在理想條件下設計的。從研究到實時部署是困難的，很多時候會成為第一個障礙。許多人工智能項目由于缺乏干凈可靠的數據、直接訪問不同類型的數據存儲以及計算資源短缺而碰壁。當數據科學家構建模型時，他們應該與DevOps(開發運營)團隊合作，為數據管理、部署和人工智能系統監控制定長期計劃，以確保成功實施，并順利進行維護和操作。

3.減少繁瑣的數據準備任務

人工智能系統需要投入大量數據準備、集成和模型訓練任務，寶貴且訓練有素的數據科學家消耗了大量時間。許多這些任務可以自動化，以簡化數據管道，更容易地將工作負載從研究轉移到生產，檢測性能的下降，或檢測結果中的漂移，表明模型需要用更完整或更新鮮的數據進行重新訓練。

4.利用現成的人工智能

以前，只有像谷歌和Facebook這樣的大公司才有足夠的資金來實現人工智能/ML模型，并獲得所需的技術，而且很難找到數據科學家。今天，許多公司正在為研究探索和大規模生產部署提供最前沿的開源框架、工具、庫和模型。那些能夠快速利用和定制計算機視覺、語言處理、語音識別和其他常用功能的開源解決方案的公司，走在了前面。利用這些成熟的技術平臺，能更快速構建符合企業專業需求的人工智能系統，開發和試錯的時間大大降低。

5.實施最好的性價比戰略

今天的基礎設施環境是一片“茂密叢林”。有無數種計算選項的組合，數據科學家可以用于不同的AI工作負載，包括CPU、GPU、AI加速器、云計算、混合云計算、協同定位等。因此，為了以合理的價格實現高性能，執行任務會有很多復雜性和不可預見的挑戰。了解人工智能對預算的影響，選擇最具成本效益的基礎設施，可以降低人工智能的總成本，加速創新，限制風險，并加快部署時間。

隨著新的數字經濟的出現，到2022年，企業將競相使用AI洞察力，通過真正的數據驅動來增強競爭力。盡管過去一年很困難，但數據分析已經證明是更好的商業決策的關鍵，最近的創新加快了企業重塑自身、數字化轉型的進程。

通過使人工智能成為整個IT組織的核心，企業可以更接近于利用人工智能作為一種戰略資源，從而在短期和未來幾年獲得全部利益。