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Artefact 采用了精益生产方法，以解决传统上在 artificial intelligence 项目中遇到的七个浪费源。.

Artefact 采用了精益生产方法，以解决传统上在 artificial intelligence 项目中遇到的七个浪费源。.

精益人工智能提供了一个由两部分组成的框架来解决这个问题：

  • 通过开发标准 data 产品优化生产链
  • 明确强调在最后一英里实施 data 产品

这些指导原则旨在避免陷阱并优化处理过程，但也可以加以调整。.

它们将提供优化的上市时间、持续交付、流畅协作和快速决策，以实现利润最大化。.

通过开发标准 data 产品优化生产链

标准化：实现技术进步的主要途径

在他的书中 日常事物的设计, 唐-诺曼认为，技术进步要么来自技术本身，要么来自标准化。他以汽车发展史为例说明了这一点。最初的汽车各不相同，操作起来非常困难，需要力量和特殊技能。然而，随着时间的推移，汽车变得越来越标准化。现在，所有汽车的方向盘、指示灯和排挡杆的位置大致相同，功能也相同。通过将这些关键部件标准化，驾驶员可以驾驶世界上任何地方的任何汽车。这种标准化促进了大多数重大技术和功能的进步。.

Data 标准化智能乐高产品

Lean AI 致力于打造基于生态系统的技术砖，即 data 产品，公司可以在此基础上建立可持续的人工智能战略。.

其目的是为 data 团队提供一个标准技术组件库，以便采用相同的方法处理具有相同技术特征的项目，并将其整合到生态系统的其他部分。.

要实现可重复使用，人工智能必须像乐高积木一样 “打包”，由多个积木块组成，组合起来就能形成一个更复杂的模型。artificial intelligence 模型依赖于共同标准件（通用 data 产品）的基础，这些标准件对于人工智能的正常运行至关重要，但并非针对所要解决的问题。然后，可以根据需要构建专门的 data 产品，以满足特定的人工智能产品要求。.

Uber 正在通过创建一个名为 "米开朗基罗 "的 data 科学平台来建立其共同点。该平台旨在通过标准化工作流程和打包data代码片段来解决生产问题，帮助data中心共享和传播知识。.

在零售业，客户和商店是大多数项目中常见的 data 信息源。它们是通用的 data 信息源，可用于专门的 data 产品，如推荐算法或确保库存可用性的算法。.

这种方法有多种好处：

  • 它 培养能力 通过标准化方法和培养内部技能，提高团队的能力
  • 它 提高质量 通过制定开发标准和质量控制，确保最终产品的质量
  • 它 缩短产品上市时间 通过集中知识和吸取过去的经验

最重要的是，它能让团队集中精力完成重要的 20% 专业工作，从而提高最终产品的价值。.

明确强调在最后一英里实施 data 产品

精益人工智能方法强调生产链的最后一英里。data 产品只有广泛传播并被最终用户消费，才能获得成功。.

data 产品的分布情况

data 团队的工作不会因为模型的构建而停止，而是要在业务关键绩效指标达到后才会停止。这包括向所有最终用户提供算法。.

例如，一旦开发出谷歌云的新组件，就会将其打包，以便谷歌云平台用户可以轻松使用。谷歌开发机器学习 API 的目的是扩大谷歌人工智能产品的使用范围，推动广泛采用。data产品的目标是惠及比该组件最初设计对象大得多的audience。.

预测特定 EAN（欧洲商品编号）库存可用性的机器学习模型对零售商来说非常有用。但是，如果零售商通过标准化的应用程序接口（API）将其输入到整个公司都能使用的仪表板中，其功能就会强大得多。商店经理可以使用该仪表板跟踪库存流动情况，营销团队可以使用该仪表板针对成功产品开展营销活动，促销团队可以使用该仪表板确定促销策略，供应团队可以使用该仪表板优化供应链。.

人工智能分析

一旦 data 产品被分发到公司的各个领域，我们就必须对其采用情况进行评估，并提高绩效。.

Artefact 建议实施由产品负责人控制的人工智能分析工具，以促进改进。.

人工智能分析的部分关键绩效指标：

  • 使用关键绩效指标 (例如，模型的用户数量）
  • 技术关键绩效指标 (例如，型号性能（% 误差）、生产线上的故障数量）
  • 业务关键绩效指标 (例如产生的节余、递增的营业额）

人工智能产品负责人必须成为人类行为专家

要了解真实用户对产品的使用情况，产品负责人必须花时间与用户在一起。因此，与业务团队一起开展沉浸式会议比发送用户调查更好。人工智能产品负责人应扮演人种学家的角色，观察他们在工作环境中如何使用所创建的工具。.

这种方法是开发数字产品的最佳实践。ManoMano 公司产品负责人 Pierre Fournier 建议产品负责人组织 “爆米花星期五 ”活动，观看网站上用户旅程的视频记录。每个月的第一个周五专门用来观看 20 个支付路径的会话，最后一个周五专门用来观看 20 个用户登陆网站的会话。这可以让产品负责人与用户产生认同感，从而更容易做出调整决定。.