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研究表明，40%声称使用人工智能(AI)的公司缺乏其应用的实际证据。没有真正的理解或法律实践，这个领域的混沌网络由于各种流行语(包括机器学习、数据挖掘和深度学习)而变得越来越复杂。
不可避免地，混乱会导致性能下降。为了充分利用人工智能的优势和这项技术的总价值，公司必须知道哪些组件构成了有效的人工智能解决方案。对于企业来说，非常重要的一点是要明白，AI管道的一个性能不佳的区域将彻底破坏每个解决方案的总体影响和价值。
人工智能的七个维度
正确理解AI并确保其准确实施，在新兴企业中尤为重要。标记为“在人工智能领域”的公司，其融资能比其他科技公司多吸引15-50%的资金，证明了其重要性。
初创企业面临的挑战是它们固有的问题，尤其是考虑到人工智能直接从其整理和联系的数据范围中蓬勃发展。就像孩子长大了，年龄越大，学的越多；该算法还依赖经验(即接触大量数据和持续改进)来不断开发和提供准确的结果。
包括微软在内的大公司都试图在这一领域树立榜样，然后他们一直在寻找新的方法来使用AI来保持利润激增的势头。虽然不是每个科技企业都有微软的业务范围，但该领域的所有公司都应该认识到并探索AI的七个方面，以实现同等水平的权力、道德和信任：
数据新鲜度
在一个快速变化的世界中，数据可能已经过时，因此使用起来很快。因此，成功的AI需要一种能够实时提供信号并快速适应的算法。充其量，结果是算法几乎立即适应环境的能力。
数据量
人工智能必须覆盖整个问题生态系统，并且应该能够处理大量数据信号，以便在最佳条件下捕获成功的驾驶模式。
数据多样性
算法必须从尽可能多的维度和输入进行训练。就像足够数量的数据的重要性一样，多样化的数据集可以确保在捕获更大的图片时有更强的和基础广泛的决策能力。
数据质量
这听起来可能是既定的，但在一个欺诈活动、不准确的报告和错误信息普遍存在的世界里，质量优先于数量和多样性。拥有可靠的流量、高质量的数据以及根据行业最佳实践训练AI的重要性非常重要。
信息容量
尽管访问大量数据至关重要，但处理这些数据的基础架构、技术复杂性和专业知识也同样重要。从这个角度来看，投资先进的简化技术以提供必要的数据容量和可访问性是关键。
数据结果
综上所述，成绩和成绩可以说是最重要的特征。作为质量、多样性、容量、数量和新鲜度的贡献者，我们致力于发展。如果算法不能超越人类，不能提供优秀的结果(或者高效率地得到相似的结果)，那么整个基础设施就会变得多余。
算法
最后，就像有些人的大脑功能广泛一样，选择和测试最适合的算法非常重要。同样重要的是，在未知空间找到最佳勘探地点，利用已知的成功因素——因为下游，机会有限，可以发挥最大的影响。只有在正确的时间框架内完成工作，才能取得完美的结果。因此，帕累托原则仍然是规则。应该优化算法，以便在相关时间窗口内积累结果。
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