China Dataset

通过试点项目测试人工智能技术，企业可以在模型应用于整个系统之前对其进行测试和改进。规模较小的测试实施有助于企业发现问题并完善其人工智能系统。

风险规避：通过观察人工智能系统，试点项目可以帮助生产商发现问题，以便公司能够安全地在整个运营过程中应用这些系统。在全国范围内部署人工智能之前，麦当劳在免下车门店进行了测试，以减少错误并提高订单处理速度。

运营优化：在业务运营中进行的 AI 测试有助于公司提高产品准确性，并使系统更好地协同工作。Dropbox 已将16%的员工调配到 AI 项目，以加强 AI 开发和产品转型。

成本效益：通过确保AI系统带来实际成果，计划分阶段实施可以更好地管理资源。企业可以通过AI测试有效地指导预算使用。

建立跨职能的 AI 团队
成功实施 AI 需要建立一个合适的组织，将 AI 开发与整体运营紧密联系 捷克共和国电报号码数据 起来。客户成功团队通过与多个职能部门的团队合作，更好地学习 AI 技能，同时创造惠及客户的解决方案。

强大的人工智能团队可以确保：

跨学科合作：苹果的人工智能团队由工程师、用户体验设计师和语言学家组成，共同开发 Siri 更新。

打破孤岛：摩根大通及其人工智能团队将各个财务分析部门链接到一个系统中，从而减少了审查信贷协议时的错误。

战略一致性：AI 产品经理弥合业务需求与技术执行之间的差距，确保投资回报率。