如何向前推進其基礎架構的現(xiàn)代化并充分利用AI

今年的大部分時間里，企業(yè)一直在回顧過去幾年從其企業(yè)AI計劃中汲取的經(jīng)驗教訓，例如，什么是有效的，什么不是有效的，以及如何向前推進其基礎架構的現(xiàn)代化并充分利用AI。根據(jù)Garner的最新研究報告，從2018年到2020年，企業(yè)組織中只有大約47%的項目處于生產(chǎn)狀態(tài)。其余的卡在預生產(chǎn)階段。許多企業(yè)仍在嘗試使其AI項目投入運營并為業(yè)務做出貢獻。

上周，我與ModelOp的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席企業(yè)AI架構師Stu Bailey進行了交談，該公司試圖幫助企業(yè)實現(xiàn)ModelOps，這是實現(xiàn)企業(yè)AI的關鍵組成部分。Stu在9月主持的一次圓桌會議上迎頭趕上，這次圓桌會議吸引了許多行業(yè)的領導者以及Eart Brethenoux，Gartner‘s的副總裁和AI研究的負責人。Erick Brethenouxc介紹了Gartner的企業(yè)AI框架，小組成員強調了企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。

企業(yè)AI跨越不同的部門，并且與新的AI計劃一起，通常合并了過去十年中現(xiàn)有的AI或大數(shù)據(jù)實現(xiàn)。企業(yè)AI為CIO提供了一個難得的機會，可以整合來自各個部門的現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能應用程序，以發(fā)現(xiàn)整個公司的用例，這些用例將嚴重影響利潤。

每個部門和業(yè)務部門將擁有自己獨特的AI應用程序和用例，并需要自由使用最合適的工具和技術，而這些工具和技術在AI世界中正在迅速變化。但是在公司一級，需要一種統(tǒng)一的治理和運營方法，這就需要一種集中，規(guī)范的建模方法。

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