AI项目的5个关键成功因素

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随着越来越多的用户上网,对增长前景的搜索量显着增加。一个这样的泡沫雇主和员工正在寻求渗透,是人工智能。

无论你是技术爱好者,还是希望增强数字堆栈的企业主,都有理由对手动AI应用程序的兴趣在于提高员工生产力和流程效率,同时降低运营成本。

例如,医疗保健已经在使用人工智能来解释患者数据,填写约会日历和医疗K线走势图,发出处方补充提醒,并帮助临床医生为有风险的患者做出明智的决定。

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更重要的是,它将患者与医院联系起来,确保人们定期检查以了解他们的健康状况。

从本质上讲,人工智能项目具有挑战性,可能会因最小的疏忽而失误,数据敏感性和安全漏洞的担忧。

但是,了解AI项目的关键成功因素是什么让你成功完成它们。这里有5个值得关注的内容;

技能数据库管理

任何人工智能项目的骨干都是拥有专业能力的技术能力强的员工队伍。鉴于人才与需求之间存在不成比例的差距,识别和获取这些专家对于安排工作至关重要。即使需求的变化推动了新角色的创建,专业水平和技能类型仍然不足。

事实上,2018年的英国工程报告显示,每年需要超过200,000名具有工程技能的人力资源来满足需求。

使用资源管理软件可以解决此问题。除了简化创建业务范围项目计划的过程之外,管理所雇用资源的工具还可以让你的员工使用正确和可用的技能进行项目投资。

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更重要的是,你可以从鸟瞰图中调整项目状态,并将其他人员释放到包含一个或多个时间敏感依赖项的项目中。毕竟,通过概述所调动的能力,可以更轻松地跟踪机上项目的优先级。

优先考虑产出的结果

没有两家企业能够这么认为,人工智能计划的成果可以成为将公司提升到新水平的关键区别。选择优先考虑结果而不是产出可以让你从战略角度协调你的业务目标。

对于一些人来说,这是通过创造更多适销对路的产品来提高销售额。对于其他人来说,通过买家特定的忠诚度计划来提高客户满意度。 AI项目的成果告诉你其成功的属性。然后,你可以将这些见解应用于未来目标,并为效率改进建立基准。

战略沟通

鉴于孤立的数据会带来不必要的沟通障碍,因此将你的项目团队与相关信息相结合是一个关键的成功因素。除了提供业务背景外,保持你和团队成员之间的沟通渠道可以让你知道谁在做什么,要求什么以及何时可以完成工作。更重要的是,团队动力将围绕协作知识转移和学习努力。

人工智能项目需要强大的统计,计算和数据科学技能,理想情况下,这些技能应根据需求的类型和数量而定。通过制定沟通策略,你可以了解影响团队组成和规模的缺席和技能差距。这可以帮助你根据人才库的季节性来调整工作量。

反过来,你的团队成员知道他们的日程安排是如何编程的,并且可以为未来的项目做出贡献。在多个设备上安装消息传递平台,并鼓励你的工作人员将自己的设备连接到工作场所,从而确保不会错过与其工作相关的更新。

性能指标

当项目被证明符合可接受质量的基准时,对项目的信心就会增加。在运行较新的模型时,一些AI项目会重复使用一些机器学习算法,并将其功能重新用于更新的方面。对于利用可扩展技术的工作,记分卡是了解哪些AI计划按预期执行或偏离常规的关键成功因素。

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毕竟,你无法改善你不测量的东西。通过性能指标,你将了解项目的哪些区域不足或过高。

例如,如果获得技术的机会成本超过其承诺的任何好处,你可以回避该特定活动并避免浪费精力投入。然后带宽可以进入一个有效的程序,并具有实际的系统效益实现方案。

咨询领域专家

人工智能项目以软数据和协作工具捕获的市场趋势为基础。拥有多个部门的业务,例如人力资源和运营,一直到销售和营销,都会有大量的数据样本来收集,处理和采取行动。通过涉及来自不同领域的领域专家,你可以从他们的经验判断和数据分析的组合中受益,从而更好地了解公司数据。

更重要的是,你可以清除以前的AI计划中出现的风险,采取措施来缓解这些风险,以及如何在规定的边界内规划成功的项目。

将领域专家的咨询插入AI生命周期的每个阶段,可以解决技术和业务瓶颈问题。他们不仅可以评估AI模型并对其进行测试,还可以根据用户行为为你提供需要根据哪些产品或服务线进行更改的预测。鉴于你所使用的信息的及时性和准确性,市场不确定性因此变得不那么具有威胁性而且更多的是机会。

有数据和信息系统吗?让我们知道这些关键成功因素在从AI项目中提取价值方面有多大用处

资讯来源:由0x资讯编译自DATADRIVENINVESTOR,版权归作者Aakash Gupta所有,未经许可,不得转载