【人工智能】要将 AI 集成到您的业务中，请像 NASA 工程师一样思考

越来越清楚的是，利用先进技术的能力对于在未来几年取得行业领先的成功至关重要。这就是太空管理局的做法——你也可以。

超过一半 (52%) 的美国公司在 2021 年加速采用人工智能，那些将人工智能融入每项业务运营结构的公司将在未来十年取得最大成功。

然而，对于许多公司来说，考虑人工智能集成的简单行为可能会让人不知所措。从高昂的感知成本到员工缺乏技术人才，添加先进工具的挑战比比皆是，尤其是对于中小型公司而言。然而，整合人工智能从未像现在这样重要，因为它可以帮助缓解劳动力短缺、提高生产力甚至开发新产品。

作为 NASA 软件、机器人和模拟部门的负责人，我监督了一个工程师团队，他们将复杂的机器人技术挑战分解为可管理的元素，找到可以实施 AI 以简化流程的理想功能。今天在 alliantgroup，我对企业在集成先进技术方面面临的困难进行了第一手调查，并帮助他们找到了集成 AI 的可行方法。

通过采用与 NASA 机器人工程师相同的思维方式，任何企业都可以集成 AI 工具以获得竞争优势。

在NASA利用 先进技术

当美国宇航局在 20 年前完成国际空间站的建设时，它代表了人类和机器人协同工作所取得的惊人成就。

美国宇航局的下一个挑战是创造一个可以完全由机器人建造和部署的航天器，人类定期访问，并且一次可以自主运行数月。自动化是实现这一壮举的关键，它使工程师能够识别复杂设计中的微观弱点，使以前需要人类判断的过程机械化，并使航天器能够通过综合和响应不断变化的环境因素来进行精确调整。

同样，企业主可以使用人工智能来“引导”他们自己的一些流程，而无需人工干预。制造公司可以创建自己的自主工厂，类似于美国宇航局最新的空间站，而小型零售企业可以自动化他们的簿记流程，并使用人工智能工具来检测可能影响销售的客户支出的微小变化。

这两个例子都依赖于创建数字基础设施：一个相互连接的输入网络，机器学习算法可以解释和调整或使用它来做出决策。一旦公司创建了一个有凝聚力的数字基础设施，每一个可能影响运营的事件——无论是零件订单迟到还是影响商店出勤率的恶劣天气——都将添加到数据流中，从而无法监控和调整。将工厂生产或零售与消费者预测、商品市场和物流系统连接起来，将形成一个非常适合机器学习的闭环系统，人工智能系统可以适应它在这些输入中监控的细微变化。

使用 NASA 的方法作为自动化框架

那么，一家对拥抱 AI 持谨慎态度的企业如何才能让自己走上在此级别集成机器学习的道路呢？它归结为像建造自主航天器的美国宇航局团队一样思考。通过识别关键业务输入，确定监控它们的最佳方式，并在整体视图中将它们连接在一起，企业所有者可以获得特定的洞察力来指导甚至启动他们的下一步行动。同时，业主可以使用人工智能工具来自动化耗时或死记硬背的流程。

对于工厂而言，实现这一目标的关键进步是整个设施的数字传感、关键过程控制的电子驱动、所有此类传感器和效应器的联网、设施模拟以及远程检查工厂每一英寸的能力。与从头开始构建相反，大多数这种自动化技术都可以添加到现有设施中。

对于小型企业，在此级别启用 AI 集成的更改可能包括找到当前处于静态运行且可以自动化的系统，或识别关键数据，如果从整体上与其他输入一起查看，将有助于进行小而快速的更改运营以获取丰厚的回报。

实际集成 AI 工具

为了有效地将人工智能工具融入公司的工作流程，公司应采取的第一步包括组建人工智能工作组、建立试点项目和专注于可持续整合。

人工智能工作组应由公司内不同学科的人员组成，以便他们能够更有效地识别创建整体人工智能管理模型所需的关键输入以及符合自动化条件的流程。有了一组专注于人工智能采用的专门人员，企业就可以停止不断延迟其实施，以专注于眼前的需求。

一旦工作组确定了改进领域，他们应该权衡这些领域和他们的收入潜力，并考虑在解决自动化问题时改变的破坏性程度。选择正确的试点项目将有助于公司在第一次尝试时有效地集成基于人工智能的系统。

最后，企业应该从一开始就关注可持续整合。这可能包括评估公司额外数据存储以适应新系统的能力，最初专注于具有最小物理足迹或需要对业务物理环境进行更改的解决方案（尤其是在自动化单个任务时），以及为公司构建基础设施- 广泛的教育，以扩大该工具对所有员工的影响。

在实践中，这也可能看起来像一家小型零售商招募其制造主管、业务经理和 IT 专家组成一个人工智能工作组，让他们选择库存管理流程作为自动化候选人，安装基于人工智能的管理工具和最后对仓库中的所有员工进行如何有效使用该程序的教育。

这不是火箭科学，但看起来很相似

将 AI 工具集成到任何业务中的关键是像 NASA 工程师一样思考。当企业主可以分解他们的关键输入，适当地监控它们并将它们链接在一起以形成一个自治模型时，他们就可以摆脱日常流程，将更多的精力集中在自动化无法做出的无形业务决策上。有了专门的工作组、管理得当的试运行和可持续的整合计划，企业主就可以开始实际实施人工智能工具以获得优势。

随着世界进入新的商业环境，利用先进技术的能力对于取得行业领先的成功至关重要。为了充分发挥公司的潜力，人工智能算法可能是其最重要的新员工。