在创业、成长和成熟时期的企业分别对应的AI解决方案
在不同发展阶段的企业，所采用的的AI解决方案是不尽相同的，下面是处在各个阶段的企业所面临的挑战和最佳实践。
越来越多的企业正在寻求应用人工智能（AI）解决方案，无论是需要发布产品还是想要创新客户体验。不管企业采用何种策略，他们都需要标记大量数据（文本，图像，音频和/或视频）来为他们的机器学习(ML)模型创建训练数据。
当然，企业对于人工智能的应用并不是千篇一律的。我们不难发现，企业会根据其规模和成长阶段采用不同的战略。在过去的十年中，也有不少企业在应用AI的过程中面临挑战
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初创企业倾向于使用“窄AI”（更具针对性的AI解决方案）来解决他们专业领域中的特定问题。他们通常缺乏机器学习模型训练中所需使用的数据，尤其是带有标签的数据。他们可能会受阻于不知如何选择正确的数据注释工具，或在建立数据标签工具时缺乏相应的经验或资金。
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成长阶段的企业正在使用AI解决方案来增强客户体验并推动更大的市场份额。他们通常具有大量的数据和专业领域知识，他们甚至有能力构建或定制他们自己的数据标签工具。在此阶段，争取竞争的优先级可能是一个挑战，因为技术资源很容易就会被占用，操作人员可能会被拖入执行低价值的数据任务中去。在这个阶段中最有效地应用AI的企业是那些认真考虑客户和使命，专注于他们的核心竞争力并把AI研究转交给外部专家的企业。
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成熟型企业通常以两种方式使用AI：将AI集成到产品中，或使用AI创新业务流程以产生更高的效率、生产率和利润率。成熟型企业通常拥有大量数据以及广泛的内部技术和数据专业知识。他们在数据和AI上花费了大量资金投入，但是产品和部门之间的孤立，会导致数据格局很难统一，进而导致本来有机会改变的业务难以推进。一般来说，成熟型企业在数据成熟度曲线上并不像他们希望的那样先进。
实施AI解决方案的最佳做法
归根结底，要确保高性能人工智能模型所需的高质量数据，需要智能机器和业务熟练的人类参与其中。
对于希望应用或开发AI解决方案的企业来说，以下是一些我们发现的最佳实践，可以帮助确保高效、多产的数据操作:
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确保高管的支持：领导力是成功的关键因素，缺乏领导力会导致八成以上的数据科学项目无法推向市场。
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尽早整合数据科学：在流程中尽早考虑数据科学和数据工程的企业将获得最大的成功。
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经常进行协作：直接访问数据处理人员的并与他们进行清晰的沟通，可以使调整工具和过程(例如，指导方针、培训、反馈循环)变得更容易，这可以对数据质量和AI项目的整体成功产生积极影响。
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为意外做好准备：开发AI是迭代的，而改变也是不可避免的。企业应仔细考虑员工和流程，来确保灵活性和敏捷性和准确性。
人工智能需要人员，流程和技术的战略组合
在企业发展的任何阶段，了解如何从战略上组合人员，流程和工具以最大化数据质量，优化人员生产力并限制昂贵的返工至关重要。随着AI市场的持续增长和新机会的出现，与专业的数据技术公司合作是成就企业的核心要素。
标题：APPLYING AI SOLUTIONSAT THE STARTUP, GROWTH AND ENTERPRISE STAGES
作者：PAUL CHRISTIANSON
编译：小创，转载请注明来源
