人工智能 (AI) 是市场颠覆者，是影响企业和消费者日常运营的变革推动者。这些技术与云计算相结合，可以将生产力和产品功能提升到新的高度。
最近的研究发现，70% 使用云的公司现在在某种程度上使用托管 AI 服务，越来越多的组织正在尝试将 AI 工作负载纳入其云产品组合。
当今的企业客户期望获得更多定制和量身定制的功能，同时期望成本保持较低水平。将 AI 结合到您的云业务中，您可以利用现有员工和值得信赖的顾问来满足这些客户需求。
通过投资内部专业知识的开发并与知识渊博的机构合作，您的团队可以建立一套基于人工智能的数据质量标准和协议，使您能够自动执行日常任务并将技术资源转移到更有意义的工作上。
完美搭配
云基础设施及其敏捷框架与人工智能开发的性质本质上是一致的。例如，基础设施成本可能因使用情况而每月不同，而且通常很难预测。通过启用人工智能和机器学习 (ML) 功能，您的组织可以分析工作负载模式和使用数据，避免配置过多或不足。然后，您的团队可以根据人工智能提供的见解增加或减少资源，从而优化云基础设施支出。
您的客户将从中受益，因为云计算的敏捷性与人工智能的智力相结合，可以根据客户与基于软件即服务 (SaaS) 的系统交互的方式提供个性化结果，从而增强整体客户体验。以 Netflix 模型为例，人工智能算法分析用户偏好以实时提供个性化推荐。
这种由人工智能实现的定制可以提高客户参与度和保留率。
数据治理为何重要
虽然基于云的系统与人工智能的结合可以简化成本并为客户提供个性化服务，但只有在实施强大的数据治理以确保学习模型中的数据质量的情况下，这种结合才能发挥作用。
数据治理是任何人工智能框架的支柱，在降低企业风险方面发挥着关键作用。数据、模式和趋势对企业具有重要价值，人工智能在组织数据和简化数据使用方面提供了巨大帮助，使洞察转化为可操作的战略。
然而，输出的好坏取决于输入，需要人类的专业知识才能用正确的数据正确训练你的人工智能。
质量差或不完整的数据会严重影响人工智能驱动的洞察和决策的准确性和可靠性，导致错误的结论或不理想的业务结果。从本质上讲，你最终可能会弊大于利。
错误或不一致的数据不仅会破坏人工智能算法的有效性，还会使组织面临监管风险和法律责任。
客户体验也会受到数据风险的影响，因为您可能试图引导客户朝一个方向发展，但基于不良数据的人工智能算法会将客户引导到不同的方向，然后您就会开始失去业务。
那么您应该怎么做？
要充分利用将 AI 融入您的基于云的功能，您需要在组织思维中做出根本性的文化转变，并朝着持续学习和适应的方向发展。
开始发展您的内部专业知识，并与对 AI 技术有深入了解的专业机构合作。您的团队将希望建立数据质量标准和协议，以：
- 确保用于训练和部署 AI 模型的数据的完整性、准确性和相关性
- 为数据集创建带有文档和版本控制的审计跟踪
- 利用数据验证技术、数据清理流程和定期数据质量评估来主动识别和处理问题。
人工智能会取代您的工作吗？
很明显，人工智能不是对工作的威胁，而是提高生产力的催化剂。通过自动化日常任务，人工智能可以释放关键资源，专注于更高价值的活动，促进创新和创造力。
培养一种将人工智能作为增强业务能力的工具的公司文化非常重要。如果您以技术和战略思维来对待人工智能，那么您就更有能力确定如何快速调整人工智能算法以改进您企业中的特定任务和流程。
云计算2.0攻略
人工智能应用尚处于早期阶段，但重要的是要认识到，虽然技术在不断进步，但最佳实践的基本原则始终不变。在日常运营中探索云计算和人工智能集成时，请坚持基本原则并相应地调整经过验证的成功秘诀。当您向人工智能提供可靠的数据并提供良好的治理时，您可以让人工智能变得更好，因为归根结底，最佳实践是任何革命的核心。未来属于那些敢于拥抱人工智能和云技术完美融合的人，为数字时代的生产力“天堂”铺平道路。
作者：Mike Jennett，CloudBlue 平台战略总监
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