就像实体工厂可靠地大规模和快速地创建物理产品一样，人工智能工厂也可以为企业大规模和快速地提供人工智能解决方案。人工智能工厂结合了数据、人员、流程、产品和平台，从而超越了科学实验，并提供了可推动业务价值的人工智能。人工智能工厂以AILadder的原理为基础，该原理描述了创建可靠的信息架构对于人工智能持续成功的重要性。它结合了DataOps、ModelOps和MLOps来刺激人工智能创新推向市场。

 人工智能工厂的运作方式

从内部和外部来源获得的质量数据训练了机器学习算法，以对特定任务进行预测。在疾病的诊断和治疗等情况下，这些预测可以帮助人类专家做出决定。在内容推荐的情况下，机器学习算法可以在几乎不需要人工干预的情况下自动执行任务。

人工智能工厂的算法和数据驱动模型使公司可以测试新的假设并进行更改以改善其系统。它可以是添加到现有产品中的新功能，也可以是在公司现有资产之上构建的新产品。反过来，这些变化使公司能够获取新数据，改进AI算法，并再次找到提高性能，创建新服务和产品，发展并在市场中转移的新方法。

 人工智能工厂如何为企业增加价值

在许多方面，建立成功的人工智能公司与工程设计一样，既是产品管理方面的挑战。许多成功的公司都想出了在长期存在的人工智能技术上建立正确的文化和流程的方法，而不是将深度学习的最新发展应用到无法正常工作的基础架构中。

 AI Factory从集中治理开始

这个想法是集中和协调投资和指导工作。那些最成功的赞助商将只审查少数公司最高价值的项目。这些用例的选择必须非常严格。如果没有遵守10倍的简单定律（提供10：1的投资回报率），则任何项目都不会明确看到这一点。每个用例的成功和影响应该根据一个简单易懂的KPI进行衡量。而此KPI的系统改进是团队最关键的原因。

 精益人工智能

精益人工智能是一种减少人工智能解决方案效率和适用性不确定性的方法。模型从来都不是完美的，必须在实际情况下进行检查。该方法包含一个短周期的连续改进循环，包括假设的提出，相关数据的识别，一个或多个模型的构建和测试，随后在测试范围内的部署以及用户反馈的收集。

通过提出新的假设，新的数据等重复该循环。该技术可以在实际情况下进行测试，然后改进未探究的案例，直到达到组织认为可以接受的满意水平以开始生产。

 重要的道德挑战

最近发现了Alexa的例子，以及她听力令人不愉快的惊喜。法规将永远落后于技术。重要的是，那些使用人工智能的企业必须了解这些解决方案的道德挑战。由欧洲委员会授权的独立专家委员会发布了七项指导性道德原则，其中包括为人类服务的人工智能、可信赖性（尊重私有数据）、透明、非歧视，致力于改善共同利益，以及最后，要明确界定人类的责任。

 人们引领人工智能工厂的成功

人工智能工厂需要一支具有各种技能，角色和职责的团队才能成功，就像物理工厂一样。人工智能开发传统上涉及跨职能或全栈技术团队。必须将人工智能工厂不仅视为技术商店，还应视为市场驱动型企业。在设计人工智能工厂时，需要完成人工智能和IT利益相关者，数据科学家、数据记者、IT支持、业务分析师、市场营销和销售的所有工作。分配具有明确所有权、角色和职责的人员将为企业增加价值。