人工智能正迅速?gòu)膩嗰R遜、谷歌、微軟、Netflix和Spotify等大型科技企業(yè)使用的技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹行推髽I(yè)采用的工具，用于創(chuàng)建新產(chǎn)品、增加收入、提高客戶(hù)參與度和留存率，并擴(kuò)展到新市場(chǎng)。

然而，盡管人工智能讓人興奮不已，但許多CIO(首席信息官)卻很難弄清楚如何在他們的組織內(nèi)創(chuàng)建一套技能，不僅能處理人工智能的開(kāi)發(fā)，還能處理開(kāi)發(fā)出的任何東西的培訓(xùn)和部署。事實(shí)上，根據(jù)研究公司O 'Reilly的數(shù)據(jù)，今年只有26%的組織在生產(chǎn)人工智能，而43%的組織處于評(píng)估階段。這就是人工智能從開(kāi)發(fā)到運(yùn)營(yíng)的難度——正如我們將看到的，再次回到開(kāi)發(fā)。

然而，每一個(gè)挑戰(zhàn)都有潛在的增長(zhǎng)，根據(jù)普華永道的一項(xiàng)研究，到2030年，全球人工智能經(jīng)濟(jì)預(yù)計(jì)將達(dá)到15.7萬(wàn)億美元。任何希望利用這一增長(zhǎng)紅利的組織，無(wú)論是在智能制造、零售、醫(yī)療保健、能源和許多其他行業(yè)，都需要知道推理如何使人工智能發(fā)揮作用才是關(guān)鍵。

人工智能在哪里落地

在人工智能開(kāi)發(fā)領(lǐng)域有大量的信息和專(zhuān)業(yè)知識(shí)。對(duì)于CIO們來(lái)說(shuō)，最大的挑戰(zhàn)是部署。推理——在生產(chǎn)中人工智能模型運(yùn)行的過(guò)程——是人工智能落地的重要環(huán)節(jié)。比如，在自動(dòng)駕駛汽車(chē)中，關(guān)鍵的人工智能決策以毫秒為單位發(fā)生，人們的生命就處于危險(xiǎn)之中。

與銷(xiāo)售管理軟件等傳統(tǒng)應(yīng)用不同，運(yùn)行推理的人工智能模型需要不斷地重新培訓(xùn)和部署，以保持最新。這使得管理AI應(yīng)用程序生命周期變得更加復(fù)雜，當(dāng)然好處也是顯著的。

促進(jìn)銷(xiāo)售，避免關(guān)門(mén)，用推理服務(wù)客戶(hù)

推理是解決當(dāng)今許多行業(yè)面臨的一系列挑戰(zhàn)的關(guān)鍵。

深度學(xué)習(xí)可以幫助實(shí)現(xiàn)功能自動(dòng)化，推薦產(chǎn)品，甚至提供自然語(yǔ)言處理。在零售和娛樂(lè)，甚至專(zhuān)業(yè)的社交網(wǎng)絡(luò)，推薦系統(tǒng)的推理可以幫助改變不穩(wěn)定的銷(xiāo)售周期，并有助于留存客戶(hù)。即使客戶(hù)沒(méi)有立即進(jìn)行額外的購(gòu)買(mǎi)，一個(gè)針對(duì)性強(qiáng)有力的推薦也可以為未來(lái)的銷(xiāo)售播下種子。它還可以提高品牌的親和力，展示符合消費(fèi)者品味和興趣的商品。

在制造業(yè)中，推理可以幫助公司發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中的錯(cuò)誤，甚至在設(shè)備發(fā)生故障之前就發(fā)現(xiàn)潛在的故障。人工智能驅(qū)動(dòng)的工業(yè)檢查可以識(shí)別物體、障礙物和人，執(zhí)行毫秒級(jí)的計(jì)算，減少停機(jī)時(shí)間。這些優(yōu)點(diǎn)使AI視覺(jué)系統(tǒng)成為任何在復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境下工作的公司的首要任務(wù)。

呼叫中心使用推理來(lái)進(jìn)行客戶(hù)服務(wù)自動(dòng)化，并迅速將客戶(hù)問(wèn)題轉(zhuǎn)給最有能力提供幫助的人。當(dāng)有人需要航空公司、銀行或互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商的幫助時(shí)，他們通常希望盡快與人交談。在勞動(dòng)力短缺日益擴(kuò)大的今天，人工智能幫助解決簡(jiǎn)單的問(wèn)題，并確保客戶(hù)迅速聯(lián)系到合適的人，他們可以解決更復(fù)雜的問(wèn)題。

更聰明地使用預(yù)訓(xùn)練的模型來(lái)發(fā)展你的團(tuán)隊(duì)

知道推理如何發(fā)揮作用只是人工智能之旅的開(kāi)始。接下來(lái)的步驟是制定策略并執(zhí)行計(jì)劃。問(wèn)題是，公司面臨著尋找頂尖人才來(lái)?yè)?dān)任各種職位的挑戰(zhàn)。對(duì)于剛開(kāi)始使用人工智能的企業(yè)來(lái)說(shuō)，組建一個(gè)人工智能開(kāi)發(fā)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)可能難度更高。

這個(gè)時(shí)候，利用第三方和開(kāi)源的預(yù)先培訓(xùn)的模型和框架來(lái)贏得先機(jī)，從而克服人才短缺的問(wèn)題。這些資源大大減輕了部署企業(yè)級(jí)AI的團(tuán)隊(duì)的負(fù)擔(dān)，因?yàn)殚_(kāi)發(fā)人員可以調(diào)整和定制現(xiàn)有的模型來(lái)運(yùn)行推理，而不是試圖從頭構(gòu)建。

企業(yè)也可以通過(guò)人工智能培訓(xùn)培養(yǎng)現(xiàn)有的工程師和開(kāi)發(fā)人員。越來(lái)越多的合作公司為企業(yè)提供免費(fèi)的開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)室，逐步指導(dǎo)關(guān)鍵的AI用例，包括構(gòu)建用于客戶(hù)服務(wù)或銷(xiāo)售支持的聊天機(jī)器人，用于安全的圖像分類(lèi)系統(tǒng)，用于更好運(yùn)營(yíng)的價(jià)格預(yù)測(cè)模型，以及許多其他基本的AI用例。

IT掌舵生產(chǎn)AI

一旦有了進(jìn)行推理工作的基礎(chǔ)，CIO應(yīng)該為生產(chǎn)應(yīng)用程序采用受支持的軟件—無(wú)論它運(yùn)行在裸機(jī)上、虛擬化的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施上，還是在云中。

此外，還應(yīng)考慮提供企業(yè)級(jí)AI軟件，該軟件不僅完全支持推理，而且還支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)和模型開(kāi)發(fā)的互補(bǔ)實(shí)踐，因?yàn)樗?jiǎn)化了AI部署。當(dāng)AI從最初的部署擴(kuò)展到新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域時(shí)，團(tuán)隊(duì)可以依賴(lài)一個(gè)全面的解決方案，而不是必須開(kāi)發(fā)獨(dú)特的工作流。

人工智能的工作負(fù)載與傳統(tǒng)的企業(yè)應(yīng)用程序不同，但現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更容易向?qū)＜覍W(xué)習(xí)，以確保它們的正確實(shí)施。通過(guò)預(yù)先培訓(xùn)的模型、專(zhuān)業(yè)的開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)室和企業(yè)級(jí)支持，了解用于高效、低成本的企業(yè)AI推理的可用工具，可以確保CIO準(zhǔn)備好計(jì)劃，以解決每個(gè)開(kāi)始AI之旅的企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)。