从 AI 炒作到 AI 就绪

时不时地，公司推出人工智能更新，你会听说人工智能的承诺及其创新用例——从完美的客户个性化到流畅的电子邮件营销流程。但当你尝试将人工智能用于公司项目时，你会陷入试点阶段，难以提供真正的价值，并且在组织中更广泛地推广其使用时遇到困难。虽然你理解人工智能是具有成本效益的，但由于你难以实现真正的价值，成本效益比并不明确。

很容易被"人工智能已经到来"或"人工智能是下一个大事件"这样的炒作所吸引。但所有这些都忽略了一个简单的事实：模型的好坏取决于它们消费的数据。这就是ADG希望弥合的人工智能就绪差距。

每个组织都拥有大量信息，从文档到电子表格再到电子邮件和视频。这些数据通常杂乱无章、无结构，并被困在组织孤岛中。尝试在这种有缺陷的"数据基础"上运行复杂的人工智能模型将导致资本浪费和人工智能投资回报率(ROI)缺乏可衡量的回报。

Accelera Digital Group (ADG)的首席技术官Daniel Acton表示："我们需要诚实地承认人工智能不是魔法；你不能在混乱的数据上叠加复杂的模型并期望有回报。没有准确的输入，即使是最先进的生成式人工智能也只不过是昂贵的猜测。炒作可能会销售软件，但决定该投资成败的是底层数据的质量和可用性。"

成熟的、人工智能就绪的数据基础 

如果你想要可靠、可扩展的人工智能解决方案，你必须首先建立坚实的基础，这就是Accelera Digital Group (ADG)的作用所在。ADG帮助你创建这种成熟的、人工智能就绪的数据环境：从业务构思，发掘最有价值的人工智能用例，到确保你的数据干净、结构化且安全。这使你的人工智能模型能够精确运行并提供真正的业务价值。 

Acton解释道："成熟的数据基础是解决'失败三要素'——孤岛、不明确的权限和质量差的关键。当你修复基础时，你就从不连贯的实验转向可扩展的智能。无论是确保监管合规还是预测市场趋势，坚实的数据战略确保当你的人工智能做出预测时，它是基于单一、可信的真相版本。"

企业需要做什么才能从可能使用人工智能转变为人工智能就绪？

为了转变你的数据景观并缩小就绪差距，ADG采取三步走的方法：

1. 定义战略计划（咨询）

对于组织采用数据驱动的方法，数据需要被视为产品——它有用户并服务于目的，必须遵守一定的质量水平。在这里，ADG采用"业务先于技术"的方法。  在深入研究你的数据之前，他们会退一步理解"是什么"然后再考虑"如何做"，确保你的业务目标明确定义并优先排序。  一旦确定了这个战略方向，ADG会建议你如何整合分散的数据存储，并将原始的、结构化和非结构化信息转化为适合目的的结构。 

2. 实施可扩展的基础设施（实施）

接下来，ADG的工程师通过设计和实施强大的云解决方案（如Google Cloud）来构建物理基础。ADG的工程师创建自动化数据管道，持续将干净、标准化的数据直接输入到你的人工智能模型中，确保它们始终受益于最佳数据。

3. 确保可持续性能（托管服务）

最后，你必须保护和优化你的投资，为了支持这一点，ADG提供持续的"托管服务"，不断监控你的数据流和云资源。这确保了安全性得到维护，成本保持高效，并且随着你的业务扩展，你的人工智能系统提供一致、高影响力的结果。

要开始使用ADG，请访问adg.io。如果你准备好了解你的人工智能成功蓝图，下载ADG的免费报告"构建人工智能就绪数据基础"，了解从数据混乱到可扩展智能所需的战略和技术。在此处下载报告。