AI人工智能对企业未来的流程和创新上已经不仅仅是重要了，现在已经变得不可或缺。

企业为了在未来蓬勃发展，已经在改变人工智能驱动的工作场所上处于早期探索阶段了。但是，尽管在商业中利用人工智能系统的兴趣很高，实现的概率仍然很低。根据Gartner 2018年的CIO议程调查，只有4%的首席信息官实施了人工智能。调查报告谨慎地指出，我们即将看到“有意义的”部署出现更多增长：到2月份报告发表之时，已经有46%的首席信息官制定了实施人工智能的计划。

但人工智能的在商业的部署是不会马上实现的，首先，您必须了解您的企业的目标，技术需求，以及它的采用将对员工和客户的影响。当你处理这些问题时，很多问题都可能出错。这里有一些小贴士来帮助你达到最小的阻力。

1、把人工智能当作一种商业活动，而不是一门技术专业

许多公司将人工智能的实现视为IT部门的一项任务，这一错误本身就可能引发你未来的大部分挑战。人工智能是一项商业倡议，因为其成功的采用需要在整个过程中积极参与，而不仅仅是在部署的时候花大力气。目前负责运行日常业务流程的同一批人必须具有真正的角色来帮助构建和维护人工智能驱动的模型。

以下是在现实中部署人工智能的样子：

a.公司需要数据科学家和IT团队的协作和支持。

b.负责部署对历史信息进行训练的机器学习模型，要求建立预测数据管道。(创建管道本身就是一个过程，对多个任务中的每一个都有特定的要求。)。

c.当整个团队都参与到获取数据、分析数据和开发处理信息的复杂系统中时，人工智能实现成功的可能性就会增加。

2、教员工识别人工智能能解决的问题

人工智能驱动的企业经常寻找对其业务有深刻了解的数据分析家来帮助分析问题，其实您的团队成员已经了解您的业务是如何运作的，事实上，他们甚至知道引起合作伙伴、客户和潜在客户的具体反应的因素，其实一个更好的方法是教员工识别人工智能可以解决的问题，然后指导员工创建自己的模型。

它可以帮助企业分析和理解每个模型的含义，它还可以使用受支持的系统来规划其部署：

a.特定业务流程所需的使用模式。

b.预测请求与其服务之间的最佳等待时间。

c.需要监控的模型，以确保更新、延迟和准确性。

d.业务流程对延迟或未作出的预测的容忍度。

f.以人工智能思维处理问题的员工可以监控业务流程，并学会在重要的时候提出正确的问题。

3、允许商业专业人士建立机器学习模型

一家试图用人工智能改变其全部业务范围的公司可能会需要较长的时间的发展，目前的方法智能依赖于手工构建机器学习模型。当被问及时，企业经理将时间列为最大的挑战之一。Gartner调查中的受访者显示，他们的团队平均需要52天的时间来构建预测模型，甚至更长的时间才能将其部署到生产中。管理团队即使经过几个月的数据科学家的开发，也没有什么手段来确定模型的质量。

一个自动化的平台可以改变人工智能的现有状况，可以在几个小时甚至几分钟内产生机器学习模型，而不需要几个月。这样的平台还允许业务领导人比较多个模型的准确性、延迟性和分析性，以便他们能够为任务选择最合适的模型。

为员工配备合适的工具和技能，使他们能够为您的业务优化系统做出贡献。更重要的是，自动化平台可以帮助他们创建转换流程所需的模型。考虑到企业在部署人工智能时面临的诸多挑战，克服了这些障碍的公司可以利用人工智能来改进和提高员工生产力实现业务提升。