人工智能是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，通常需要花費(fèi)數(shù)年的時(shí)間才能正確完成，這需要大量的時(shí)間，資源和金錢投資。設(shè)計(jì)，開發(fā)和實(shí)施強(qiáng)大的長(zhǎng)期AI解決方案的平均成本可能高達(dá)50萬(wàn)美元，公司需要精確而謹(jǐn)慎地開展自己的AI計(jì)劃。您可能需要花費(fèi)一些時(shí)間來(lái)查看解決方案在一段時(shí)間內(nèi)的“智能”程度，以及預(yù)測(cè)結(jié)果，確定模式或幫助公司更好地與客戶互動(dòng)的準(zhǔn)確性。

但這不是進(jìn)行AI開發(fā)的唯一方法。相反，公司可以求助于AI設(shè)計(jì)和開發(fā)“沖刺”，以比全面部署更低的成本快速踢出AI輪胎，并幫助他們測(cè)試AI水域。由于這是一種更簡(jiǎn)單，風(fēng)險(xiǎn)更低且成本更低的初始方法，因此我們可以預(yù)期今年會(huì)有更多公司使用sprint。

人工智能沖刺是一項(xiàng)短期的概念驗(yàn)證性人工智能項(xiàng)目，可以幫助公司在1-3周內(nèi)以某種確定性水平確定人工智能是否可以幫助實(shí)現(xiàn)特定的業(yè)務(wù)目標(biāo)。它們通常由AI開發(fā)人員或供應(yīng)商實(shí)施，并且該解決方案可以作為持續(xù)AI開發(fā)和參與的基礎(chǔ)。

人工智能沖刺是Google部門Google Ventures在幾年前推出的設(shè)計(jì)沖刺概念的自然演變。這是一個(gè)為期五天的過(guò)程，通過(guò)與客戶的設(shè)計(jì)，原型制作和想法測(cè)試來(lái)創(chuàng)建解決方案。它提供了一個(gè)時(shí)間密集的視圖，以了解針對(duì)業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)的特定解決方案的有效性和實(shí)用性。自Google推出以來(lái)，許多公司都從設(shè)計(jì)沖刺概念中獲利，可以在各種行業(yè)中創(chuàng)建新產(chǎn)品和服務(wù)。

物理學(xué)家兼作者馬克·布坎南（Mark Buchanan）表示：“人工智能仍將深刻地改變世界，盡管確切的方式還不清楚?！?在AI發(fā)展中采用沖刺策略可以消除恐懼，不確定性和懷疑（FUD）因素，這是更大程度地采用AI的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。許多業(yè)務(wù)用戶不僅發(fā)現(xiàn)AI的概念極其復(fù)雜，而且常常不相信AI的價(jià)值。沖刺使他們可以追逐并體驗(yàn)AI的好處，同時(shí)為全面執(zhí)行設(shè)定清晰的路線圖。

創(chuàng)新沖刺過(guò)程

以下是典型的創(chuàng)新沖刺應(yīng)該包括的五個(gè)關(guān)鍵步驟：

確定業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難，并且由于不同的決策者可能對(duì)關(guān)鍵問題有不同的看法，因此就您要解決的問題進(jìn)行討論并達(dá)成共識(shí)非常重要。有時(shí)，人工智能可能無(wú)法解決所確定的特定問題，因此清楚地闡明問題很重要。

進(jìn)行數(shù)據(jù)審核。一旦確定了業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，下一步就要確定您擁有哪些數(shù)據(jù)可以幫助解決它。數(shù)據(jù)可以來(lái)自不同的來(lái)源-CRM系統(tǒng)，公司數(shù)據(jù)庫(kù)或結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化格式的文件。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以幫助您識(shí)別適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)，確定您是否有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)提供AI算法，并在需要時(shí)幫助您使用外部數(shù)據(jù)集來(lái)補(bǔ)充該數(shù)據(jù)。

建立算法。一旦收集到足夠的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家就會(huì)將其輸入原型以驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。如果發(fā)現(xiàn)表明數(shù)據(jù)可以解決業(yè)務(wù)問題，則數(shù)據(jù)工程師將對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，標(biāo)記和分類;數(shù)據(jù)科學(xué)家將選擇最相關(guān)的AI架構(gòu)并開發(fā)算法。

評(píng)估結(jié)果。AI團(tuán)隊(duì)將在幾天之內(nèi)確定解決方案預(yù)測(cè)可靠結(jié)果的效果，并做出相應(yīng)的調(diào)整。例如，我們進(jìn)行了一次AI創(chuàng)新沖刺，以幫助一家主要的健康保險(xiǎn)提供商確定客戶流失的原因。通過(guò)多次迭代擴(kuò)展和完善數(shù)據(jù)集以不斷改善結(jié)果，我們能夠開發(fā)出一種算法，該算法可以以93%的準(zhǔn)確度預(yù)測(cè)流失的可能性。

可操作該算法。一旦算法證明了自己，解決方案就可以投入使用-通常在幾周之內(nèi)。但是，由于該解決方案在接收新數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)不斷學(xué)習(xí)，因此其準(zhǔn)確性將不斷提高。