生成式人工智能 (gen AI) 正在通过创造新的创新、生产力和效率机会来改变商业世界。本指南为企业开始其 gen AI 之旅提供了清晰的路线图。它为各个技术水平的专业人士提供了实用的见解，同时还概述了整个 AI 采用过程中主要利益相关者的角色。
1. 为你的企业设立生成式 AI 目标
设立明确的目标对于你的新一代人工智能计划的成功至关重要。
确定人工智能可以解决的具体业务挑战
在制定生成式 AI 目标时，首先要检查组织的总体战略目标。无论是改善客户体验、提高运营效率还是推动创新，您的 AI 计划都应直接支持这些更广泛的业务目标。
识别转型机会
不要只着眼于渐进式改进，而要关注生成式 AI 如何从根本上改变您的业务流程或产品。这可能涉及重新构想产品开发周期、创造新的收入来源或彻底改变决策流程。例如，一家媒体公司可能会设定目标，使用生成式 AI 大规模创建个性化内容，从而有可能开拓新的市场或受众群体。
让企业领导者概述预期成果和成功指标
建立清晰、可量化的指标来衡量您的生成式 AI 计划是否成功。这些指标可能包括财务指标（例如收入增长或成本节约）、运营指标（例如生产力提高或时间节省）或以客户为中心的指标（例如满意度得分或参与率）。
2. 定义你的新一代人工智能用例
在清楚了解业务问题和期望结果之后，有必要深入研究细节，将业务问题归结为用例。
技术可行性评估
进行技术可行性评估，以评估将生成式 AI 集成到现有系统的复杂性。这包括确定是否需要开发自定义模型或是否可以使用预先训练的模型，并考虑不同用例的计算要求。
优先考虑正确的用例
制定一个评分矩阵来权衡潜在收入影响、成本降低机会、关键业务指标的改善、技术复杂性、资源需求和实施时间等因素。
设计概念验证（PoC）
一旦选择了用例，就概述技术概念证明，其中包括数据预处理要求、模型选择标准、与现有系统的集成点以及性能指标和评估标准。
3. 尽早让利益相关者参与
尽早让关键利益相关者参与进来对于使您的新一代人工智能计划与组织需求保持一致并确保获得广泛支持至关重要。大多数团队应至少包括四种类型的团队成员。
- 业务经理： 让受所选用例影响的业务部门的专家参与进来。他们将帮助试点项目与战略目标保持一致，并确定成功运行试点项目所需的任何变更管理和流程重组。
- 人工智能开发人员/软件工程师： 提供用户界面、前端应用程序和可扩展性支持。在开发 AI 用例阶段有 AI 开发人员或软件工程师参与的组织更有可能达到成熟的 AI 实施水平。
- 数据科学家和人工智能专家： 从历史上看，我们看到数据科学家会根据其用例构建和选择传统的 ML 模型。现在，我们看到他们的角色演变为开发新一代人工智能的基础模型。数据科学家通常会帮助训练、验证和维护针对数据任务优化的基础模型。
- 数据工程师： 数据工程师通过准备、清理和验证训练和部署 AI 模型所需的数据，为构建任何生成 AI 应用奠定了基础。他们设计集成不同数据集的数据管道，以确保 AI 应用所需的质量、可靠性和可扩展性。
4. 评估你的数据状况
全面评估您的数据资产对于成功实施新一代人工智能至关重要。
盘点并评估与你的新一代人工智能目标相关的现有数据源
数据确实是生成式人工智能的基础，全面的清单至关重要。首先确定组织内所有潜在的数据源，包括结构化数据库。评估每个来源与特定生成式人工智能目标的相关性。例如，如果您正在开发客户服务聊天机器人，您需要关注客户互动日志、产品信息数据库和常见问题解答
使用 IBM® watsonx.data™ 集中并准备数据以用于新一代 AI 工作负载
IBM watsonx.data 等工具对于集中和准备用于新一代 AI 工作负载的数据非常有用。例如，watsonx.data 提供了一个单一入口点，可以跨云和本地环境访问所有数据。这种统一访问简化了数据管理和集成任务。通过使用这种集中式方法，watsonx.data 简化了为 AI 模型准备和验证数据的过程。因此，您的新一代 AI 计划建立在可靠、受管控的数据的坚实基础上。
引入数据工程师来评估数据质量并建立数据准备流程
此时，您的数据工程师将利用他们的专业知识来评估数据质量并建立强大的数据准备流程。请记住，数据质量直接影响您的新一代 AI 模型的性能。
5. 为您的用例选择基础模型
选择正确的人工智能模型是决定项目成功的关键决策。
为您的用例选择合适的模型类型
数据科学家在为您的特定用例选择正确的基础模型方面发挥着至关重要的作用。他们评估模型性能、大小和专业化等因素，以找到最佳匹配。IBM watsonx.ai 提供了一个基础模型库，简化了此过程，提供了一系列针对不同任务优化的预训练模型。该库允许数据科学家快速试验各种模型，从而加快选择过程并确保所选模型符合项目要求。
评估 watsonx.ai 中的预训练模型，例如 IBM Granite
这些模型基于来自互联网、学术界、代码、法律和金融等来源的可信企业数据进行训练，使其成为各种业务应用的理想选择。考虑预训练模型（例如 watsonx.ai 等平台中提供的 IBM Granite）和定制选项之间的权衡。
让开发人员参与规划将模型集成到现有系统和工作流程中
尽早让您的 AI 开发人员参与规划，以所选模型如何与您现有的系统和工作流程集成，从而帮助确保顺利的采用过程。
6.训练并验证模型
训练和验证是完善新一代人工智能模型性能的关键步骤。
监控训练进度、调整参数并评估模型性能
使用 watsonx.ai 等平台高效训练模型。在整个过程中，密切监控进度并调整参数以优化性能。
进行彻底的测试以评估模型行为和合规性
严格的测试至关重要。watsonx.governance 等治理工具包可以帮助评估模型的行为，并确保符合相关法规和道德准则。
使用 watsonx.ai 在准备好的数据集上训练模型
此步骤是迭代的，通常需要多轮改进才能达到想要的结果。
7.部署模型
部署你的新一代人工智能模型标志着从开发到实际应用的过渡。
与 IT 和开发人员一起将经过训练的模型集成到您的生产环境中
开发人员负责将模型集成到现有业务应用程序中。他们专注于创建 API 或接口，以实现基础模型与应用程序之间的无缝通信。开发人员还负责处理数据预处理、输出格式和可扩展性等方面的工作；确保模型的响应符合业务逻辑和用户体验要求。
与用户和技术团队建立反馈循环，以持续改进
与用户和技术团队建立清晰的反馈循环至关重要。这种持续的沟通对于发现问题、收集见解和推动新一代人工智能解决方案的持续改进至关重要。
8. 扩大规模并不断发展
随着你的新一代人工智能项目日趋成熟，现在是时候扩大它的影响力和能力了。
将成功的 AI 工作负载扩展到业务的其他领域
当您的初始一代 AI 项目证明其价值时，请寻找机会将其应用于整个组织。
探索 watsonx.ai 中的高级功能，以适应更复杂的用例
这可能涉及调整模型以适应类似的用例或探索 watsonx.ai 等平台中的更高级功能以应对复杂的挑战。
在扩展人工智能能力的同时保持强有力的治理实践
随着规模的扩大，保持强有力的治理实践至关重要。watsonx.governance 等工具可以帮助确保您不断扩展的新一代 AI 功能保持合乎道德、合规并与您的业务目标保持一致。
踏上你的新一代人工智能转型之路
采用生成式 AI 不仅仅是实施新技术，它还是一段可以重塑业务格局的变革之旅。本指南为使用生成式 AI 推动创新和确保竞争优势奠定了基础。在采取下一步行动时，请记住：
- 优先考虑人工智能开发和部署中的道德实践
- 培育持续创新和学习的文化
- 随着新一代人工智能技术和最佳实践的发展，保持适应性
通过遵循这些原则，您将能够充分发挥生成式人工智能在您的业务中的潜力。
立即在你的企业中释放人工智能的力量
了解 IBM watsonx 平台如何加速您的新一代 AI 目标。从使用 watsonx.data 进行数据准备，到使用 watsonx.ai 进行模型开发，再到使用 watsonx.governance 进行负责任的 AI 实践，我们拥有支持您每一步的工具。
了解 AI 和数据平台如何将您的生成式 AI 愿景变为现实
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