逐步指南：企业生成人工智能应用
内容提要
本文提供了一个指南，帮助企业开始他们的生成人工智能（gen AI）之旅，包括设定目标、定义用例、涉及利益相关者、评估数据、选择模型、训练和验证模型、部署模型以及扩展和演进项目。文章强调了涉及关键利益相关者、评估数据质量、选择合适模型以及保持强大治理实践的重要性。同时，文章还强调了IBM WatsonX平台作为支持gen AI目标的工具。
延伸解读
从业务目标到技术落地的关键衔接
文章将生成式AI的启动过程拆解为八个步骤，其中前两步强调从企业战略目标出发，识别具体业务挑战并转化为可评估的用例。这提示读者，技术选型之前必须先明确业务问题和成功指标，否则容易陷入为技术而技术的误区。第三步引入四类关键角色——业务经理、AI开发者、数据科学家和数据工程师，说明跨职能协作是项目对齐组织需求并获得支持的基础。
数据与模型选择中的务实考量
文章指出数据是生成式AI的基础，建议全面盘点数据源并评估其与目标的关联性，同时由数据工程师负责数据质量与准备流程。在模型选择上，数据科学家需权衡模型性能、规模和专用性，并考虑预训练模型与自定义构建之间的取舍。文章以IBM watsonx.data和watsonx.ai为例，说明集中化数据管理和预训练模型库可以简化这些环节，但读者应注意这些工具是文章推荐的实现路径之一，而非唯一选择。
部署后的持续迭代与治理
训练和验证被描述为迭代过程，需要监控进度、调整参数并进行严格测试，治理工具包可帮助评估模型行为与合规性。部署阶段由开发者主导集成，建立用户与技术团队的反馈闭环以持续改进。当项目成熟后，文章建议将成功的工作负载扩展到其他业务领域，并强调随着规模扩大必须保持强有力的治理实践。这提醒读者，生成式AI不是一次性交付，而是需要长期运营和治理的转型旅程。
Q&A
企业如何设定生成人工智能的目标？
企业应根据整体战略目标设定生成人工智能的具体目标，如改善客户体验或提高运营效率。
在实施生成人工智能时，为什么要早期涉及关键利益相关者？
早期涉及关键利益相关者可以确保项目与组织需求对齐，并获得广泛支持，促进成功实施。
选择合适的基础模型对生成人工智能项目有何影响？
选择合适的基础模型直接影响项目的成功，数据科学家需评估模型性能和适用性。
如何评估企业的数据资产以支持生成人工智能？
企业应对现有数据源进行全面评估，确保数据的相关性和质量，以支持生成人工智能的目标。
生成人工智能模型的训练和验证过程包括哪些关键步骤？
关键步骤包括监控训练进度、调整参数、进行全面测试以评估模型性能和合规性。
企业如何在生成人工智能项目成熟后进行扩展？
企业可以将成功的AI工作负载扩展到其他业务领域，并探索更复杂的用例和高级功能。
