云計算 2.0：人工智能推動更高水平的生產力

　　人工智能 (AI) 是市場顛覆者，是影響企業和消費者日常運營的變革推動者。這些技術與云計算相結合，可以將生產力和產品功能提升到新的高度。

　　最近的研究發現，70% 使用云的公司現在在某種程度上使用托管 AI 服務，越來越多的組織正在嘗試將 AI 工作負載納入其云產品組合。

　　當今的企業客戶期望獲得更多定制和量身定制的功能，同時期望成本保持較低水平。將 AI 結合到您的云業務中，您可以利用現有員工和值得信賴的顧問來滿足這些客戶需求。

　　通過投資內部專業知識的開發并與知識淵博的機構合作，您的團隊可以建立一套基于人工智能的數據質量標準和協議，使您能夠自動執行日常任務并將技術資源轉移到更有意義的工作上。

　　完美搭配

　　云基礎設施及其敏捷框架與人工智能開發的性質本質上是一致的。例如，基礎設施成本可能因使用情況而每月不同，而且通常很難預測。通過啟用人工智能和機器學習 (ML) 功能，您的組織可以分析工作負載模式和使用數據，避免配置過多或不足。然后，您的團隊可以根據人工智能提供的見解增加或減少資源，從而優化云基礎設施支出。

　　您的客戶將從中受益，因為云計算的敏捷性與人工智能的智力相結合，可以根據客戶與基于軟件即服務 (SaaS) 的系統交互的方式提供個性化結果，從而增強整體客戶體驗。以 Netflix 模型為例，人工智能算法分析用戶偏好以實時提供個性化推薦。

　　這種由人工智能實現的定制可以提高客戶參與度和保留率。

　　數據治理為何重要

　　雖然基于云的系統與人工智能的結合可以簡化成本并為客戶提供個性化服務，但只有在實施強大的數據治理以確保學習模型中的數據質量的情況下，這種結合才能發揮作用。

　　數據治理是任何人工智能框架的支柱，在降低企業風險方面發揮著關鍵作用。數據、模式和趨勢對企業具有重要價值，人工智能在組織數據和簡化數據使用方面提供了巨大幫助，使洞察轉化為可操作的戰略。

　　然而，輸出的好壞取決于輸入，需要人類的專業知識才能用正確的數據正確訓練你的人工智能。

　　質量差或不完整的數據會嚴重影響人工智能驅動的洞察和決策的準確性和可靠性，導致錯誤的結論或不理想的業務結果。從本質上講，你最終可能會弊大于利。

　　錯誤或不一致的數據不僅會破壞人工智能算法的有效性，還會使組織面臨監管風險和法律責任。

　　客戶體驗也會受到數據風險的影響，因為您可能試圖引導客戶朝一個方向發展，但基于不良數據的人工智能算法會將客戶引導到不同的方向，然后您就會開始失去業務。

　　那么您應該怎么做?

　　要充分利用將 AI 融入您的基于云的功能，您需要在組織思維中做出根本性的文化轉變，并朝著持續學習和適應的方向發展。

　　開始發展您的內部專業知識，并與對 AI 技術有深入了解的專業機構合作。您的團隊將希望建立數據質量標準和協議，以：

　　確保用于訓練和部署 AI 模型的數據的完整性、準確性和相關性

　　為數據集創建帶有文檔和版本控制的審計跟蹤

　　利用數據驗證技術、數據清理流程和定期數據質量評估來主動識別和處理問題。

　　通過讓您的團隊專注于組織、跟蹤和清理數據，隨著人工智能能力的發展并成為業務的核心方面，您將為組織的成功做好準備。

　　人工智能會取代您的工作嗎?

　　很明顯，人工智能不是對工作的威脅，而是提高生產力的催化劑。通過自動化日常任務，人工智能可以釋放關鍵資源，專注于更高價值的活動，促進創新和創造力。

　　培養一種將人工智能作為增強業務能力的工具的公司文化非常重要。如果您以技術和戰略思維來對待人工智能，那么您就更有能力確定如何快速調整人工智能算法以改進您企業中的特定任務和流程。

　　云計算2.0攻略

　　人工智能應用尚處于早期階段，但重要的是要認識到，雖然技術在不斷進步，但最佳實踐的基本原則始終不變。在日常運營中探索云計算和人工智能集成時，請堅持基本原則并相應地調整經過驗證的成功秘訣。

　　當您向人工智能提供可靠的數據并提供良好的治理時，您可以讓人工智能變得更好，因為歸根結底，最佳實踐是任何革命的核心。未來屬于那些敢于擁抱人工智能和云技術完美融合的人，為數字時代的生產力“天堂”鋪平道路。

　　作者：Mike Jennett，CloudBlue 平臺戰略總監

　　來源：千家網