规划 AI 部署，掌握“智”胜先机
AI 给企业带来了翻天覆地的变化，但同时也对基础设施和安全性提出了挑战。贵公司是否希望充分释放 AI 技术的潜能？为了帮助您从 AI 部署中获得最大收益，我们将与您分享一些关键考虑因素，供您参考。
部署 AI 如何准备？事前规划至关重要！
您需要全面思考 AI 部署的各个方面，确定您的企业和组织如何通过 AI 部署保持领先优势。将重点放在以下方面：建立信任；确立强有力的监管机制；培养数据驱动的文化；以及组建技能娴熟的团队。
贵公司或贵组织在制定决策时，对数据的依赖程度如何？数据驱动的文化可以让 AI 集成取得更大的成功。
组织结构
要充分利用 AI 部署，您需要物色优秀人才组建“梦之队”，购买一流的工具，并保持积极的协作氛围。
您需要在数据管理和安全习惯、AI 开发、查询工程和数据科学等方面开展持续的教育培训和技能培养，以确保紧跟最新发展趋势。此外，为了确保您的 AI 项目契合目标且有序推进，您还需要审时度势地调整智能风险管理和战略规划。
您选择的 AI 解决方案是否具有良好的可扩展性和适应性？请务必确保 AI 部署能够跨域扩展，并支持不断变化的需求和工作负载。
考虑最适合您的企业或组织的部署场景。 例如：云托管和本地部署，哪个更理想？是需要全栈解决方案，还是更为专业的一流解决方案？
审核您的现有基础设施（服务器、存储、交换机等），寻找投资机会。 采用现代技术升级各种资源，以实现预期的 AI 目标。 选择能够与您的现有系统完美兼容的平台，并确保其有能力处理较高的计算需求。
根据数据敏感性、成本和可扩展性等方面的需求，从云解决方案、本地解决方案或混合解决方案之中选择合适的部署方式。
通过加密和访问控制来保护您的数据，确保遵守隐私法规。
针对数据可访问性、数据使用和数据所有权，制定明确的策略。 确定有效管理数据所需的角色和职责，包括数据安全习惯和正确的数据格式。
确保为 AI 模型的训练和部署提供所有必要数据，包括历史数据、实时数据流和其他相关数据源。
平稳有序地过渡到新系统或新流程，尽可能地避免中断和阻力。
确定 AI 是否需要进行实时处理或近实时处理。 检查网络带宽和延迟，确保数据传输快速而高效。 高延迟可能会对分布式 AI 系统造成瓶颈。
请各级利益相关方积极配合，确保系统和工具满足所有相关方的需求；帮助他们提高 AI 相关技能，避免因为 AI 限制他们的职业发展。
关注财务表现：平衡资本支出和运营支出，谋求最大投资回报
哪种 AI 部署方式最适合您？
选择合适的部署策略可以让您的公司或组织充分受益于性能和业务优势。您可以从成本、性能、安全性和监管等角度权衡各种需求，找到最适合您的部署方式。
部署在企业或组织内部
将 AI 部署在企业或组织内部，可以让您在硬件、数据安全、合规等方面拥有更多控制权。相应地，这种部署方式需要在基础设施和维护方面进行大量投资。
部署在任意云中
云部署具有较高的可扩展性、灵活性和成本效益，无需部署本地基础设施即可轻松获得大量计算资源。如果企业或组织没有自定义需求或无需保护特定类型的数据，这将是一种十分理想的部署方式。
