很多企業的目標是AI(AI)優先戰略，機器學習除了優化業務流程外，現在也被用來重新思考業務戰略。AI優先策略使AI成為企業的核心，用于優化預測、客戶支持、營銷、產品、制造、故障檢測，并了解客戶偏好和創新方式，以創造競爭優勢。

現在，你應該考慮的不是需不需要AI，而是怎樣將AI應用到你的企業和業務流程中。在理想的世界里，AI能夠協助決策的每一個階段，完全嵌入到系統中，并對員工和客戶完全透明。但要實現這一目標，需要發生根本性的變化，囊括自上而下的思維模式轉變，以及MLOps(機器學習運營)工具的實現，以幫助IT團隊克服可能阻止AI充分發揮其潛力的技術障礙。

以下是企業轉向AI優先戰略的五個要點。

1.讓AI成為企業的中心

AI的成功應用依賴于強有力的領導支持(畢竟要花費很多資源，包含資金、時間和人力)。除了技術團隊外，還需要設立跨職能團隊，由諸如放射科醫生或保險專家等對應業務專家組成，連同商業用戶、軟件工程師、數據科學家、數據分析師、測試人員、架構師和產品經理在內的所有與AI項目有接觸的專業人士都需要參與進來，這樣組織才能更快地利用AI，機器學習模型才能更平穩地投入生產。

2.讓AI長期工作

模型通常是由數據科學家在理想條件下設計的。從研究到實時部署是困難的，許多時候會成為第一個障礙。很多AI項目由于缺乏干凈可靠的數據、直接訪問不同類型的數據存儲以及計算資源短缺而碰壁。當數據科學家構建模型時，他們應該與DevOps(開發運營)團隊合作，為數據管理、部署和AI系統監控制定長期計劃，以確保成功實施，并順利進行維護和操作。

3.減少繁瑣的數據準備任務

AI系統需要投入大量數據準備、集成和模型訓練任務，寶貴且訓練有素的數據科學家消耗了大量時間。很多這些任務能夠自動化，以簡化數據管道，更容易地將工作負載從研究轉移到生產，檢測性能的下降，或檢測結果中的漂移，表明模型需要用更完整或更新鮮的數據進行重新訓練。

4.利用現成的AI

以前，只有像谷歌和Facebook這樣的大企業才有足夠的資金來實現AI/ML模型，并獲得所需的技術，而且很難找到數據科學家。今天，很多企業正在為研究探索和大規模生產部署提供最前沿的開源框架、工具、庫和模型。那些能夠快速利用和定制計算機視覺、語言處理、語音識別和其他常用功能的開源解決方案的企業，走在了前面。利用這些成熟的技術平臺，能更快速構建符合企業專業需求的AI系統，開發和試錯的時間大大降低。

5.實施最好的性價比戰略

今天的基礎設施環境是一片“茂密叢林”。有無數種計算選項的組合，數據科學家能夠用于不同的AI工作負載，囊括CPU、GPU、AI加速器、云計算、混合云計算、協同定位等。故此，為了以合理的價格實現高性能，執行任務會有許多復雜性和不可預見的挑戰。了解AI對預算的影響，選擇最具成本效益的基礎設施，能夠降低AI的總成本，加速創新，限制風險，并加快部署時間。

伴隨新的數字經濟的出現，到2022年，企業將競相使用AI洞察力，通過真正的數據驅動來增強競爭力。盡管過去一年很困難，但數據分析已經證明是更好的商業決策的關鍵，最近的創新加快了企業重塑自身、數字化轉型的進程。

通過使AI成為整個IT組織的核心，企業能夠更接近于利用AI作為一種戰略資源，從而在短期和未來幾年獲得全部利益。