人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已被企業(yè)的各個(gè)組織所采用，從制造業(yè)到保險(xiǎn)業(yè)，從金融業(yè)到零售業(yè)，以推進(jìn)業(yè)務(wù)流程以提高熟練度和生產(chǎn)力等。

　　無論如何，對(duì)于某些沒有足夠資源來部署有效人工智能程序的企業(yè)主和小型企業(yè)，絕對(duì)不建議使用智能算法。與世界其他地方一樣，人工智能的問題也占1％。

　　盡管（例外）大型公司可以從其可用的大量數(shù)據(jù)以及業(yè)務(wù)，技術(shù)和管理專業(yè)知識(shí)的組合中獲利，但大多數(shù)中小型企業(yè)卻沒有這種運(yùn)氣。

　　為了防止公司的人工智能部署工作被浪費(fèi)或延誤，超出預(yù)期，必須制定業(yè)務(wù)計(jì)劃并在執(zhí)行其人工智能解決方案之前做好準(zhǔn)備，這一點(diǎn)很重要。

　　麻省理工學(xué)院信息系統(tǒng)研究中心的一項(xiàng)新研究表明，卓有成效的人工智能程序需要一種稱為人工智能對(duì)齊的方法。自2019年以來，CISR已檢查了52種人工智能解決方案，它們被稱為具有一定程度自主權(quán)的應(yīng)用分析模型。其中31個(gè)已經(jīng)大規(guī)模實(shí)施。

　　CISR首席研究科學(xué)家Barbara Wixom，昆士蘭大學(xué)演講者Ida Someh和弗吉尼亞大學(xué)老師Rober tGregory發(fā)現(xiàn)，有效的人工智能程序?qū)崿F(xiàn)了三個(gè)相互依存的一致性狀態(tài)，現(xiàn)實(shí)世界與人工智能模型之間應(yīng)該具有科學(xué)一致性。人工智能程序必須經(jīng)過訓(xùn)練才能與真實(shí)世界對(duì)話，并且卓有成效的模型必須準(zhǔn)確無誤。

　　應(yīng)用程序一致性：人工智能模型和解決方案之間應(yīng)具有應(yīng)用程序一致性。一個(gè)人工智能模型不僅要精確，還需要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)并與意外結(jié)果保持戰(zhàn)略距離。

　　利益相關(guān)者的一致性：解決方案和合作伙伴需求之間應(yīng)該有利益相關(guān)者的一致性。該計(jì)劃應(yīng)在投資者，經(jīng)理，客戶，監(jiān)管機(jī)構(gòu)，一線工人和客戶等利益相關(guān)者網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生收益。

　　除了這些要求，在實(shí)施人工智能程序時(shí)還應(yīng)考慮其他事項(xiàng)。

　　考慮概念驗(yàn)證和最小可行產(chǎn)品（MVP）開發(fā)

　　很多時(shí)候，組織可能希望在選擇執(zhí)行它之前就知道潛在的人工智能解決方案是否真的可以提供。如果組織選擇了現(xiàn)成的解決方案或PoC（理念證明）或最小可行產(chǎn)品（MVP）升級(jí)，則可以免費(fèi)試用該解決方案。

　　最小可行產(chǎn)品（MVP）項(xiàng)目與執(zhí)行成本高昂的全面人工智能解決方案不同，它不需要花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間并快速傳達(dá)結(jié)果，因此組織可以在關(guān)注長(zhǎng)期開發(fā)項(xiàng)目之前對(duì)投資回報(bào)率（ROI）進(jìn)行嚴(yán)格評(píng)估。

　　選擇重要的方法和模型

　　解決以上所有問題后，這是一個(gè)理想的機(jī)會(huì)，從技術(shù)上講，選擇最適合的解決方案來解決最近發(fā)現(xiàn)的問題。

　　在此過程的后期進(jìn)行此操作似乎很奇怪，但是當(dāng)人們了解到以下的進(jìn)步具有深遠(yuǎn)的適應(yīng)能力時(shí)，這預(yù)示著很好的預(yù)兆，而只考慮一個(gè)方面就只會(huì)縮小可能性的范圍。無論如何，任何涉及此問題的人都將考慮在項(xiàng)目的先前步驟中使用的正確工具。

　　保證最終用戶采用

　　與某些其他常規(guī)框架相比，人工智能的安排可能會(huì)有些不同，因此可能需要培訓(xùn)最終用戶以使用該系統(tǒng)。為了改進(jìn)該系統(tǒng)并使最終用戶易于使用該系統(tǒng)，要求提供易于理解的UI計(jì)劃和后期支持培訓(xùn)，以使用戶擁有穩(wěn)定的學(xué)習(xí)曲線。