研究表明，40%声称使用人工智能的公司缺乏应用人工智能的具体证据。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，重要的是要明白，一个AI管道的一个性能不佳的区域将彻底摧毁每个解决方案的总影响力和价值。
人工智能的七个维度
正确认识AI，确保AI的准确实施，在新兴企业中尤为重要。那些被标记为“在人工智能领域”的公司在融资上比其他科技公司多吸引15-50%的资金，这证明了它们的重要性。
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人工智能来保持利润的激增。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，一个成功的AI需要一个能够实时提供信号并快速适应的算法。在最好的情况下，结果是算法能够几乎立即适应环境。
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。就像充足数据的重要性一样，多样化的数据集可以确保在捕获更大的图像时有更强和更广泛的决策能力。
数据质量
这听起来像是一个既定事实，但在一个欺诈活动、不准确报告和错误信息屡见不鲜的世界里，质量优先于数量和多样性。至关重要的是，可靠的流量、高质量的数据和根据行业最佳实践培训人工智能的重要性。
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(或者以相当的效率达到类似的结果)，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，要在未知的空间中找到最佳的探索地点，并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。只有在正确的时间范围内完成工作，我们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累积结果。
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