人工智能和機器學習技術已被企業的各個組織所采用，從制造業到保險業，從金融業到零售業，以推進業務流程以提高熟練度和生產力等。

　　無論如何，對于某些沒有足夠資源來部署有效人工智能程序的企業主和小型企業，絕對不建議使用智能算法。與世界其他地方一樣，人工智能的問題也占1％。

　　盡管（例外）大型公司可以從其可用的大量數據以及業務，技術和管理專業知識的組合中獲利，但大多數中小型企業卻沒有這種運氣。

　　為了防止公司的人工智能部署工作被浪費或延誤，超出預期，必須制定業務計劃并在執行其人工智能解決方案之前做好準備，這一點很重要。

　　麻省理工學院信息系統研究中心的一項新研究表明，卓有成效的人工智能程序需要一種稱為人工智能對齊的方法。自2019年以來，CISR已檢查了52種人工智能解決方案，它們被稱為具有一定程度自主權的應用分析模型。其中31個已經大規模實施。

　　CISR首席研究科學家Barbara Wixom，昆士蘭大學演講者Ida Someh和弗吉尼亞大學老師Rober tGregory發現，有效的人工智能程序實現了三個相互依存的一致性狀態，現實世界與人工智能模型之間應該具有科學一致性。人工智能程序必須經過訓練才能與真實世界對話，并且卓有成效的模型必須準確無誤。

　　應用程序一致性：人工智能模型和解決方案之間應具有應用程序一致性。一個人工智能模型不僅要精確，還需要實現目標并與意外結果保持戰略距離。

　　利益相關者的一致性：解決方案和合作伙伴需求之間應該有利益相關者的一致性。該計劃應在投資者，經理，客戶，監管機構，一線工人和客戶等利益相關者網絡中產生收益。

　　除了這些要求，在實施人工智能程序時還應考慮其他事項。

　　考慮概念驗證和最小可行產品（MVP）開發

　　很多時候，組織可能希望在選擇執行它之前就知道潛在的人工智能解決方案是否真的可以提供。如果組織選擇了現成的解決方案或PoC（理念證明）或最小可行產品（MVP）升級，則可以免費試用該解決方案。

　　最小可行產品（MVP）項目與執行成本高昂的全面人工智能解決方案不同，它不需要花費很長時間并快速傳達結果，因此組織可以在關注長期開發項目之前對投資回報率（ROI）進行嚴格評估。

　　選擇重要的方法和模型

　　解決以上所有問題后，這是一個理想的機會，從技術上講，選擇最適合的解決方案來解決最近發現的問題。

　　在此過程的后期進行此操作似乎很奇怪，但是當人們了解到以下的進步具有深遠的適應能力時，這預示著很好的預兆，而只考慮一個方面就只會縮小可能性的范圍。無論如何，任何涉及此問題的人都將考慮在項目的先前步驟中使用的正確工具。

　　保證最終用戶采用

　　與某些其他常規框架相比，人工智能的安排可能會有些不同，因此可能需要培訓最終用戶以使用該系統。為了改進該系統并使最終用戶易于使用該系統，要求提供易于理解的UI計劃和后期支持培訓，以使用戶擁有穩定的學習曲線。