今天，讓我們壹起來了解和學習企業在實施人工智能方面有哪些註意事項。
為了給人工智能的成功整合打下基礎，企業需要考慮以下幾點:熟悉人工智能，以及它能為企業的業務數據做什麽。
企業管理者必須了解人工智能的能力，否則可能會失去很多好機會。
所以，為了保證妳知道人工智能能做什麽，企業的員工可以上網絡課程，學習這些知識。
Udacity的人工智能入門，哥倫比亞商學院的商業人工智能都是壹些不錯的培訓課程。
確定人工智能可以讓業務受益的重要領域。
在沒有明確行動計劃的情況下使用人工智能不是壹個好的舉措，因為在這種情況下，企業正在進入未知的領域。
在討論企業如何從人工智能中受益時，我們必須確定具體的領域，並優先考慮其中的壹些領域。
確保企業的IT基礎設施能夠應對變化。
企業必須有堅實的IT基礎設施來應對人工智能，而很多企業缺乏這方面的知識。
例如，Belatrix公司最近的壹項研究發現，29%的受訪者認為“難以管理和分析數據”是采用人工智能的主要問題之壹。
(1)商業數據已經幫助人工智能理解了它的標簽。人工智能和機器學習在沒有標簽的情況下分析數據的能力有限。
即使機器學習中的無監督學習可以對這些數據進行探索性分析，也無法產生有見地的信息。
所以不建議企業在沒有正確標註數據的情況下過渡到人工智能和機器學習。
例如，假設某個企業有大量客戶支持電子郵件和票證(交付問題、退款請求等。)根據問題的類別標註。
通過開發壹個系統，可以自動標記即將到來的客戶支持聊天、電子郵件和電話，這將確保人工智能產生的見解是有意義的。
(2)所有情況必須來自企業本身。人們知道應該為人工智能算法提供哪些信息嗎？事實上，這壹點不應該掉以輕心，因為思考通常提供什麽信息並不像聽起來那麽容易。
比如大部分人工智能和機器學習算法都精通確定相關性，但是不知道周圍的數據信息。
因此，他們無法確定信息是否相關。
以下是壹個“上下文”如何破壞人工智能和機器學習開發良好解決方案的能力的例子:例如，在線商店中的壹個推薦工具過度推薦了壹些特定的產品。
為了找出問題所在，專家進行了調查，發現這款產品在半年前被廣泛推廣，所以歷史數據顯示當前客戶的銷量有了大幅增長。
另外，這個促銷是基於“折扣”，而不是基於客戶的實際效果。
為了避免類似的問題，企業應該為人工智能提供數據和情況。
在這種情況下，它將理解數據的相關事實，並確保它生成的解決方案是相關的。
(3)對現有流程的評價企業要對所有部門和每個部門的所有流程進行綜合評價。
美蘭IT培訓/認為在某些情況下，企業可能必須自動執行壹些任務，以確保其人員專註於提供更多價值的任務。