您组织中的人工智能
许多组织已通过临时分析成功构建了有用的 AI 模型，尤其是在提供决策支持的数据分析部门中。一个重大挑战是将通过临时分析构建的模型应用于更广泛的组织，使上述 AI 模型能够被整个组织使用。允许整个组织利用 AI 的企业将获得显著优势。
本文将探讨如何通过生产化手段在组织内部集成 AI。
识别适合生产用途的 AI 模型
适合生产使用的人工智能或机器学习模型是指任何能够产生有价值的见解或产生实际结果的模型。假设此类模型必须由数据科学家不断手动运行。在这种情况下，该过程很可能尚未实现生产化，并且只有少数技术人员才能访问。
当模型在日常业务（BAU）流程中每天被使用时，它就被生产化了。因此，如果它只是临时运行，那么更广泛的组织就无法访问它。
将 AI 集成到业务常规（BAU）流程中
人工智能和机器学习乃至更早的基于统计的模型长期存在的一个问题是，组织内很少有人能够使用它们。这有多种原因，尽管最常见的是使用此类模型所需跨越的技术壁垒，以及运行此类模型所需的计算设置。
随着网络浏览器的出现以及浏览器内置功能的不断增强，只需通过访问网络浏览器，即可为可能需要使用该模型的用户提供此类功能。其原因在于，所需的计算设置可以在远程服务器中进行抽象化处理，同时可以显示用户界面来指导用户如何运行模型并与模型进行交互。因此，这将使得在未来，不仅是人工智能，还有更多的计算功能能够提供给更多个人，而不受其技术能力的限制。
将 AI 模型产品化为 AI 系统
人工智能系统是利用一个或多个 AI 模型来实现预期结果的系统。许多组织并不清楚两者之间的区别，因为管理层往往认为能够运行 AI 就意味着具备了 AI 能力。需要一个架构合理且经过工程设计的系统，以确保 AI 在良好的治理下运行。
描述两者之间区别的一个简单方法是检查每个流程阶段背后的工作职能。计算机科学家开发 AI 技术。数据科学家使用 AI 技术并将其应用于组织内的问题，而在有了可靠的模型后，软件工程师随后构建稳健的系统，这些系统同时使用 AI 技术及其应用方式。
在现代，软件工程通常会构建通过后端进程使用此类AI的网络软件，同时呈现具有丰富用户界面的友好前端。因此，这允许用户像数据科学家一样使用人工智能，而无需技术专长。展望未来，这一点很重要，因为鉴于AI为那些能够访问它的人提供的巨大优势，它需要被民主化。
利用AI和云
人工智能模型倾向于在超级计算机上运行，这在研究领域非常普遍。超级计算机成本高昂且难以访问，因为许多不同的项目都在竞争计算时间。一种替代方案是利用分布式云计算的力量作为替代。
云计算按需提供计算能力和存储，并且还可以进行动态扩展。其优势在于组织无需在构建和维护上述基础设施方面投入大量资金。过去，组织在应用人工智能方面的一大障碍是难以获取庞大的计算能力和存储资源。随着这些资源的获取变得更加便捷，组织现在利用人工智能变得切实可行。
随着组织将现有的遗留基础设施和系统迁移到云端并采用云优先战略，战略决策者自然会探索云基础设施还能在哪些方面提供帮助。在探索未来能力时，人工智能将成为讨论议题之一。
向更广泛组织展示和显示 AI 结果
人工智能模型和系统产生的结果需要个人进行解释并采取行动。在未来，人工智能系统可能还会建议应采取的措施。然而，在目前状态下，如何继续推进仍很大程度上取决于决策者。
现有的数据呈现和可视化技术，例如使用商业智能报告套件和数据分析仪表板（包括 Tableau 和 Power BI），将继续被使用和扩展。自定义可视化也将继续开发，例如在自组织映射（SOM）中所见的技术，以帮助人们理解 AI 结果。
鉴于人工智能系统能够处理远超个人理解能力的更多变量，此类输出必须对人类是全面易懂的，并且此类结果及其相关影响应被充分理解。
解读 AI 并利用 AI 结果
人工智能系统或任何系统通常都会产生输出。鉴于结果的复杂性，必须确保它们不被误解，也不受数据中偏见的影响。曾有许多实例表明，AI 的报告带有不当偏见，仅仅是因为其学习的数据包含有偏见或有限的特征集。
使用AI结果的组织必须将解释限制在特定领域内工作的主题专家领域内，以确保平衡的视角。采取这种方法也有助于确保AI结果是合理且完整的。我们还认为，必须考虑对AI结果采取行动的范围，并且该范围应在有限且狭窄的领域内，以确保AI行动是安全的。
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