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Artefact 建立人工智能实验室的绝招
为什么要建立人工智能实验室？
什么是人工智能实验室？
人工智能实验室通过定义人工智能用例，加速价值创造。人工智能实验室汇集了
- 多学科技能： 这些专家既是业务专家（产品负责人、业务负责人等），也是技术专家（data 科学家、data 工程师、data 架构师等），他们共同努力实现使用案例。.
- 方法： 设计思维和敏捷。这使得从想法到概念、从概念到原型设计、从原型设计到生产以及从生产到大规模部署的过程变得十分迅速。
- 技术 能够创建高效、可扩展的技术解决方案的工具
主要问题
人工智能计划往往分散在各个组织中。大多数仍停留在概念验证（PoC）阶段，最终没有带来任何价值。.
这些 PoC 很少成为更广泛战略的一部分，这意味着潜在价值未被开发。.
人工智能实验室面临两大挑战：
- 通过智能地确定使用案例的优先次序，加速其产业化和规模化，从而大规模创造价值
- 促进知识共享，提高员工技能。.
Artefact 建立人工智能实验室的绝招
#1 选择正确的使用案例
平衡不同业务领域和不同价值层。.
追求速赢--既要确保真正的增量价值，又要促进实施。首批用例的成功比它们带来的最大价值更重要。.
务实--从技术和组织层面选择最简单的方案（选择摩擦最小的用例）。.
#2 组织专题小组
建立敏捷团队，每个团队负责一个主要业务问题，并由关键绩效指标驱动。例如，零售商可以成立一个敏捷绩效商店团队和一个敏捷绩效供应链团队。.
将这些敏捷团队划分为功能团队，每个功能团队负责一个子问题。例如，敏捷供应链团队可细分为销售预测团队、专注于仓库工作自动化的团队等。.
#3 分解复杂性
将每个子问题划分为基本子单元。.
例如，负责销售预测的功能团队最初感兴趣的是预测水果和蔬菜的销售情况，更具体地说是预测西红柿的销售情况。.
#4 培养技能
建立促进知识和技能共享的程序，例如
- 技术会谈 每周组织活动，听取团队对某一具体问题（工具、挑战等）的反馈意见
- 结对编程： 在功能小组内建立对子，共同开发相同的代码
创建实验室学院，在实验室内开展培训计划。.
#5 使其具有可扩展性
能够通过增加功能团队或创建新的功能团队，迅速提高实验室团队的能力。.
