人工智能（néng）是一个复杂的过程，通（tōng）常需要花费数年的时间才能正确完成，这需要大量的时间，资源（yuán）和金钱投资。设（shè）计，开发（fā）和（hé）实施强大的长（zhǎng）期（qī）AI解决方案的平均成（chéng）本（běn）可能高达50万美元（yuán），公司需要（yào）精确而（ér）谨慎地开展自己的AI计（jì）划（huá）。您可能需要花（huā）费（fèi）一些时间来查（chá）看（kàn）解决方案在一段时间内的“智能（néng）”程度，以及预测结果，确定模式或帮（bāng）助公司更好地与客户互动的准确（què）性。

但这不是进（jìn）行（háng）AI开（kāi）发的（de）唯一方法。相反，公司（sī）可以求助（zhù）于AI设计和开发“冲刺”，以比全面部署更低的成本快速踢出AI轮胎，并（bìng）帮助他们（men）测（cè）试AI水域（yù）。由（yóu）于这是一种更（gèng）简单，风险更低且成本更低的初始方法，因此我们可（kě）以预期（qī）今年会有更多公司使用sprint。

人工（gōng）智能（néng）冲刺是一项短期的概念验证性（xìng）人工智能项目，可以帮助公司在1-3周内以（yǐ）某种确定性（xìng）水平（píng）确定人（rén）工智能（néng）是否可以帮助实现特定的业务目标（biāo）。它（tā）们（men）通常由AI开发人员或供应商实施（shī），并且（qiě）该解决方案可以作为持续AI开发和参与的基础（chǔ）。

人工（gōng）智能冲刺（cì）是Google部门（mén）Google Ventures在（zài）几年前推出的设计冲刺概念的自然演（yǎn）变。这是一个为期五天（tiān）的过程，通过（guò）与客户的（de）设计，原型制作（zuò）和想法测（cè）试来创建解决方案。它提供了一（yī）个时（shí）间（jiān）密集的视图（tú），以了解针对业务挑战的特定解（jiě）决（jué）方案的有效性和实用性。自（zì）Google推出以来，许多公司都从设计冲刺概念中获利，可以在各种（zhǒng）行业中（zhōng）创建（jiàn）新（xīn）产品和服务。

物理学家兼作者马克·布坎南（Mark Buchanan）表（biǎo）示：“人工智能（néng）仍将深（shēn）刻地改（gǎi）变世界（jiè），尽管确切的（de）方式还不清楚。” 在（zài）AI发展中（zhōng）采用冲刺策（cè）略可以消除恐惧，不（bú）确（què）定性和怀疑（FUD）因素，这（zhè）是更大程度（dù）地采用（yòng）AI的关键挑战（zhàn）。许多业（yè）务用户不（bú）仅发（fā）现AI的概念极其复杂，而（ér）且常常（cháng）不相信AI的价值。冲刺使他们可以追逐并（bìng）体（tǐ）验AI的好处，同（tóng）时为全面（miàn）执行设（shè）定（dìng）清（qīng）晰的路线（xiàn）图。

创新（xīn）冲刺（cì）过程

以下是（shì）典（diǎn）型的创新冲刺应该包（bāo）括的五个关键步骤：

确定业（yè）务挑战。说起来容易（yì）做起（qǐ）来难，并且由于（yú）不同的决策（cè）者可能对关键问题有不同的看法，因此就您要（yào）解决（jué）的问题进行讨论并达成共识非常重（chóng）要。有时，人工智能可（kě）能无法解决所确定的特定问题（tí），因此清楚地阐明问题很重要。

进行数据审核。一旦确定（dìng）了业务挑战，下一步就要（yào）确定您拥有哪些数据可以帮助解决它。数据可以来自不同（tóng）的来源-CRM系统（tǒng），公（gōng）司数据库或结构化或非结构化格式的（de）文件。数据科学家可以（yǐ）帮助（zhù）您识别适当的数据，确定您是否有足够的数据来提（tí）供AI算法，并在需要时帮助您使用（yòng）外部数据（jù）集来补充该数据。

建立算法。一旦（dàn）收集（jí）到（dào）足够的数据，数据科（kē）学家就会（huì）将其输入原型以验（yàn）证其准确（què）性。如果发现表明数据可以解决业务问题（tí），则数据工（gōng）程师（shī）将对数据进行清理，标记和分类（lèi）;数（shù）据（jù）科学家将选择（zé）最相关的AI架（jià）构并开发算法。

评估（gū）结果（guǒ）。AI团（tuán）队将在几天（tiān）之内确定解（jiě）决方（fāng）案预测可靠结果的效（xiào）果，并做（zuò）出相应的调整。例如，我（wǒ）们进行了一次AI创新冲（chōng）刺，以帮助一家主要的健（jiàn）康保（bǎo）险提供商（shāng）确定客户（hù）流失的原因。通过多次迭代扩展和（hé）完（wán）善数据集以不断改（gǎi）善结果，我们能够开发出一种算法，该算法可以以93%的（de）准确度（dù）预（yù）测流失的（de）可能性。

可操作（zuò）该（gāi）算法。一旦算（suàn）法证明（míng）了自己，解决方案就可以投入使（shǐ）用-通常在几周之内（nèi）。但是，由（yóu）于该解（jiě）决方（fāng）案在接收新数据（jù）时会（huì）不断学（xué）习，因此其准确性（xìng）将不断（duàn）提（tí）高。