許多企業推行人工智慧專案看似很順利，最後卻以失敗收場。大多數原因在於企業投注大量的時間資源來打造人工智慧模型，卻沒有考慮能否與自己現有的系統搭配。本文提醒主管，應從最初就打造能發揮人工智慧效益的生產環境，並成立適合的團隊。重點並不在於人工智慧模型本身，而是需要一整套由人工智慧推動、順暢的運作機器，才能將企業從今日所在的位置，帶向未來期許的目標。
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想採用人工智慧（AI）的企業之所以無法成功，以下是一種常見的情形。企業與某家看來十分可靠的科技供應商密切合作，投入必要的時間、金錢、心力，希望自己的概念驗證（proof of concept）能得到巨大成功，並呈現如何使用人工智慧，來改善本身業務。但接著，一切在一陣刺耳噪音中戛然而止，企業發現陷入困境，原本看來優異的概念驗證被擱置，團隊感到沮喪。
為什麼最後會落入這種令人失望的結局？原因是，很難（其實是非常難）把人工智慧模型整合進入企業的整體科技架構。若要這麼做，必須把這項新科技適當地嵌入整體資訊科技系統和基礎設施裡；如果你無法把頂尖的人工智慧連結到你現有的系統裡，它就無法為你帶來任何好處。然而，目前企業投注時間和資源來思考人工智慧模型本身，卻常常忽略了應考慮要如何讓這些模型，真正與企業擁有的系統搭配運作。
這裡忽略的部分，就是「人工智慧營運」（AI Operations，簡稱AIOps）。這種實務做法包括打造、整合、測試、釋出、部署及管理這套系統，把人工智慧模型得出的結果，轉化為公司想要的有關最終使用者的見解。人工...
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