根据Gartner的数据，2022年人工智能将在全球范围内创造2.9万亿美元的商业价值和62亿小时的工人生产力。许多公司都以人工智能优先战略为目标，机器学习除了优化业务流程外，现在也被用来重新思考商业战略。AI优先战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，并学习客户的偏好和创新方法，以创造竞争优势。
在理想情况下，AI将协助决策的每个阶段，完全嵌入到系统中，对员工和客户完全透明。但要实现这一目标，需要公司发生根本性的变化，包括自上而下的思维方式转变，以及实施MLOps工具，以帮助IT团队克服技术障碍，这些障碍会阻碍AI发挥其全部潜力。
以下是一个公司可以采取的五个步骤，以转变为AI优先战略。
1. 使人工智能成为业务的中心
成功采用人工智能有赖于强有力的行政领导的支持。建立跨职能的团队，除了技术贡献者外，还有主题专家，如放射科医生或保险专家。与人工智能项目有关的所有专业人员，包括业务用户、软件工程师、数据科学家、数据分析师、测试人员、架构师和产品经理都需要参与进来，这样组织就可以更快地利用人工智能，机器学习模型可以更顺利地进入生产。
2. 让人工智能长期发挥作用
模型通常由数据科学家在理想条件下设计，从研究到生产的落地是困难的，很多时候这是第一个障碍。如果这一步成功了，那么我们就有了维护方面的挑战，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，以及计算资源的短缺而碰壁。当数据科学家建立模型时，他们应该与DevOps团队合作，为数据管理、部署和AI系统监控制定一个更长期的计划，以确保成功实施和顺利地持续维护和运营。
3. 尽量减少繁琐的数据准备任务
为了使人工智能系统能够投入生产，需要进行巨大的数据准备、整合和模型训练，这消耗了训练有素的数据科学家大量的时间。这些任务中有许多可以自动化，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，或检测结果的漂移，表明需要用更完整或更新鲜的数据重新训练模型。
4. 利用现成的人工智能
以前，由于技术艰难以及人才难得，只有像谷歌和Facebook这样的大公司才有雄厚的资金来实现人工智能/ML模型。今天，许多公司正在为研究探索和大规模生产部署提供尖端的开源框架、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。
5. 实施最佳性价比策略
今天的基础设施环境是一片丛林，有无数计算选项组合，数据科学家可以利用不同的人工智能工作负载，包括CPU、GPU、人工智能加速器、云、本地部署、混合云、协同定位等。因此，为了以合理的价格实现高性能，实施落地时会有很多复杂性和不可预见的挑战。了解人工智能的预算情况，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，控制风险，并加快进入市场的时间。
随着新的网络经济的发展，在2022年，企业将竞相利用人工智能带来的洞察力，通过真正的数据驱动，变得更有竞争力。尽管过去的一年很困难，但它证明了数据分析是获得更好商业决策的关键，最近的发展加速了公司创新以实现业务数字化转型的进程。
通过使AI成为整个IT组织的核心，企业可以在利用AI作为战略资源方面更进一步，以便在短期内和未来几年内获得全部利益。
