现在企业对人工智能 (AI) 的使用越来越广泛，甚至趋向自动化。无论这是否基于现有的数据研发平台，还是使用多合一的工具，或者在云端或内部托管数据，都有大量现成的解决方案，因此，如此丰富的选择不应该让我们忘记解决方案的存在理由!在那些许诺给你月亮的人和那些想要终极(和不可实现的)解决方案的人之间，你必须要比以往任何时候都更加坚定地了解你的需求。
一、评估人工智能和业务需求
不要相信流行术语!
关于评估人工智能，首先要知道的是不要相信流行术语。你知道，像大数据、物联网、区块链和许多其他术语，“预期的革命”并不是现实。我见过几个例子，我看到过几个IT团队被告知，他们必须实现特定的新技术，而不考虑业务需求，这是脱离现实因果的关系，是不切实际的。在任何时候关注需求永远是成功的第一步。有时候，人工智能被用于那些可以通过简单的“if-then-else”语句解决问题的现象上，实际上，人工智能对那些难以通过简单算法解决的问题最有用。
我们需要什么?
当然，这意味着要问为什么，更重要的是，我们想要实现什么目标。通常，当管理层制定需求时，需求不一定是完整的。例如，如果你被要求为一家公司搭建一个人工智能平台，而公司的股东要求明年利润翻一番，那么你需要考虑到这一点。您必须了解公司的目标，不仅是管理层的目标，还必须了解组织的需求及其产生的后果。
让我们回到业务需求。我们有必要明确需求，其中一个好的方向是掌握已经确定的用例。那么我们不仅需要竞争情报(我的竞争对手是否实施了相关用例?)，还需要会见供应商、参观贸易展览，当然还需要了解公司的流程。
有哪些人工智能用例?
人工智能用例是无穷无尽的，其中使用场景有很多是重复的。以下是多个行业经常出现的一些案例：
- 营销自动化营销。
- 销售预测、潜在客户开发和基于行为分析。
- AI欺诈检测。
- 视觉检测(人脸识别，OCR，表情识别等)。
- 自动化路径等。
- 管理任务，例如自动邮件、文件处理和决策支持。
- 自动化决策(尤其是在法律和保险领域)。
- 预测性判断。
有哪些反人工智能用例?
当想知道一个用例是否应该使用 AI 时，我们需要了解是否满足以下问题：
- 如果 AI 解决方案错误，会有什么后果?
- 如果 AI 解决方案存在偏见，会有什么影响?
- 人工智能项目做出的决定是否会产生法律后果?
- 它是否有使客户关系失去粘性的风险?
- 在用户仍然不可或缺的用例中，它会带来真正的帮助吗?
二、构建 VS 采购
在考虑是在内部构建平台还是从外部购买平台时，我们需要回答更多问题，首先是“您的需求是非常具体还是很小的一部分?” 如果您对此的回答是“不”，那么您应该要准备好购买了!下面是一个非常好的计划：
- 比较构建和购买之间的商业计划。
- 如果你的需求比较具体，市场上是否有相应的人工智能解决方案?
- 供应商是否已经为您的用例提出了解决方案?
- 这个卖主在三年内是否有失败的重大风险?
- 你能用自己的想法和使用人工智能的方式来打败竞争吗?
- 是否有需要完全独立于供应商的关键需求?
三、人工智能企业平台
人工智能能力清单
以下是您必须研究的能力列表以及 AI 平台应满足的需求：
- 数据整合
- 数据治理
- 训练与开发
- 部署和监控
- 智能引擎(ML 程序、库等)
- 优化能力
- 协作能力
- 可视化能力
供应商类型列表
市场上有许多供应商，因此由您决定您的需求。以下是您将遇到的两大类供应商以及它们之间的一些主要区别：
企业AI平台的替代方案
企业 AI 平台并不是我们唯一的技术解决方案。两种类型的平台可能相关，具体取决于您的业务需求行业中是简单的还是冗余的——“面向业务的解决方案”和机器人流程自动化 (RPA)。
“业务专用”平台
在某些领域，可能会有“老”供应商，他们专注于一种固定的解决方案。特别是在制造业，有一些历史悠久的供应商，他们接受人工智能，并提供随时可用的人工智能解决方案，以帮助管理工厂，实现预测性维护等。这些解决方案有时可以直接使用，并涵盖在您的一些需求案例中。
机器人过程自动化
RPA是一个捆绑解决方案，它试图将人类手势“机器人化”。这些解决方案是OCR解决方案的补充，但它们也可以编写并通过电子邮件发送响应，其中涵盖许多AI用例。这种解决方案的投资回报率会非常高。当然管理RPA和被操纵的应用程序之间的依赖关系可能非常困难。理想情况下，如果您的业务软件很少迭代更新，那么应该考虑RPA。
结论
希望这些见解能帮助你做好准备，当你的老板说，“我们需要人工智能来进行这些操作!”在理解人工智能可以做什么和我们希望它做什么，这其中存在很大差距。从评估业务需求到关注正确的选择：自行构建或从供应商处购买，以及在内部或云中管理，您现在拥有了为您的业务需求做出正确选择方法了。
