AI項目的5個關鍵成功因素

隨著越來越多的用戶上網，對增長前景的搜索量顯著增加。一個這樣的泡沫僱主和員工正在尋求滲透，是人工智慧。

無論您是技術愛好者，還是希望增強數字堆棧的企業主，都有理由對手動AI應用程序的興趣在於提高員工生產力和流程效率，同時降低運營成本。

例如，醫療保健已經在使用人工智慧來解釋患者數據，填寫約會日曆和醫療K線走勢圖，發出處方補充提醒，並幫助臨床醫生為有風險的患者做出明智的決定。

更重要的是，它將患者與醫院聯繫起來，確保人們定期檢查以了解他們的健康狀況。

從本質上講，人工智慧項目具有挑戰性，可能會因最小的疏忽而失誤，數據敏感性和安全漏洞的擔憂。

但是，了解AI項目的關鍵成功因素是什麼讓您成功完成它們。這裡有5個值得關注的內容;

技能資料庫管理

任何人工智慧項目的骨幹都是擁有專業能力的技術能力強的員工隊伍。鑒於人才與需求之間存在不成比例的差距，識別和獲取這些專家對於安排工作至關重要。即使需求的變化推動了新角色的創建，專業水平和技能類型仍然不足。

事實上，2018年的英國工程報告顯示，每年需要超過200,000名具有工程技能的人力資源來滿足需求。

使用資源管理軟體可以解決此問題。除了簡化創建業務範圍項目計劃的過程之外，管理所僱用資源的工具還可以讓您的員工使用正確和可用的技能進行項目投資。

更重要的是，您可以從鳥瞰圖中調整項目狀態，並將其他人員釋放到包含一個或多個時間敏感依賴項的項目中。畢竟，通過概述所調動的能力，可以更輕鬆地跟蹤機上項目的優先順序。

優先考慮產出的結果

沒有兩家企業能夠這麼認為，人工智慧計劃的成果可以成為將公司提升到新水平的關鍵區別。選擇優先考慮結果而不是產出可以讓您從戰略角度協調您的業務目標。

對於一些人來說，這是通過創造更多適銷對路的產品來提高銷售額。對於其他人來說，通過買家特定的忠誠度計劃來提高客戶滿意度。 AI項目的成果告訴您其成功的屬性。然後，您可以將這些見解應用於未來目標，並為效率改進建立基準。

戰略溝通

鑒於孤立的數據會帶來不必要的溝通障礙，因此將您的項目團隊與相關信息相結合是一個關鍵的成功因素。除了提供業務背景外，保持您和團隊成員之間的溝通渠道可以讓您知道誰在做什麼，要求什麼以及何時可以完成工作。更重要的是，團隊動力將圍繞協作知識轉移和學習努力。

人工智慧項目需要強大的統計，計算和數據科學技能，理想情況下，這些技能應根據需求的類型和數量而定。通過制定溝通策略，您可以了解影響團隊組成和規模的缺席和技能差距。這可以幫助您根據人才庫的季節性來調整工作量。

反過來，您的團隊成員知道他們的日程安排是如何編程的，並且可以為未來的項目做出貢獻。在多個設備上安裝消息傳遞平台，並鼓勵您的工作人員將自己的設備連接到工作場所，從而確保不會錯過與其工作相關的更新。

性能指標

當項目被證明符合可接受質量的基準時，對項目的信心就會增加。在運行較新的模型時，一些AI項目會重複使用一些機器學習演算法，並將其功能重新用於更新的方面。對於利用可擴展技術的工作，記分卡是了解哪些AI計劃按預期執行或偏離常規的關鍵成功因素。

畢竟，你無法改善你不測量的東西。通過性能指標，您將了解項目的哪些區域不足或過高。

例如，如果獲得技術的機會成本超過其承諾的任何好處，您可以迴避該特定活動並避免浪費精力投入。然後帶寬可以進入一個有效的程序，並具有實際的系統效益實現方案。

諮詢領域專家

人工智慧項目以軟數據和協作工具捕獲的市場趨勢為基礎。擁有多個部門的業務，例如人力資源和運營，一直到銷售和營銷，都會有大量的數據樣本來收集，處理和採取行動。通過涉及來自不同領域的領域專家，您可以從他們的經驗判斷和數據分析的組合中受益，從而更好地了解公司數據。

更重要的是，您可以清除以前的AI計劃中出現的風險，採取措施來緩解這些風險，以及如何在規定的邊界內規劃成功的項目。

將領域專家的諮詢插入AI生命周期的每個階段，可以解決技術和業務瓶頸問題。他們不僅可以評估AI模型並對其進行測試，還可以根據用戶行為為您提供需要根據哪些產品或服務線進行更改的預測。鑒於您所使用的信息的及時性和準確性，市場不確定性因此變得不那麼具有威脅性而且更多的是機會。

有數據和信息系統嗎？讓我們知道這些關鍵成功因素在從AI項目中提取價值方面有多大用處