建立卓越 AI 中心
卓越 AI 中心 （AI CoE） 是一個專門的小組或組織結構，可集中 AI 專業知識、資源和治理。 它可作為 AI 計劃的神經中心，確保貴組織有效地使用 AI 來達成商務目標。 本指南提供建置實用且具影響力 AI CoE 的逐步方法。
什麼是 AI CoE？
AI CoE 可作為 AI 計劃的集中式中樞。 其提供結構化的 AI 採用方法，並將 AI 工作負載與商務目標保持一致。 AI CoE 也會建立開發標準、監督合規性和道德考慮，並提升整個組織的 AI 導向思維。
為什麼 AI CoE 很重要？
AI CoE 藉由簡化計畫、減少重複專案，以及專注於具有重要業務成果的專案，來促進 AI 採用。 它會建立治理結構來管理道德和合規性問題、促進共同作業，以及啟用知識共用。
定義 AI CoE 函式
建置 AI CoE 的第一個步驟是清楚定義其角色和目標。 CoE 應著重於運作下列領域。
第一個步驟涉及定義 AI CoE 的角色和目標。 專注於主要領域運作：
商務策略： 識別 AI 可支援的商業目標、排定使用案例的優先順序，以及建立可測量的 KPI 來追蹤成功。 開發藍圖，以引導員工參與 AI 並培養技能開發。
技術策略： 設計 AI 就緒的平台和數據架構。 建立決策架構，以建置或購買 AI 工具，並規劃可調整的記憶體、計算和應用程式裝載。
AI 開發： 開發以客戶為中心的解決方案，並實作一個程式，以建置、測試及部署各種業務單位的 AI 模型。 確保每個模型都符合業務需求，並提供有形的價值。
文化整合： 建立引導 AI 活動的正式作業模型。 保護主管贊助，以促進組織承諾。 開發結構化學習路徑以提升員工水準，並建立治理原則，以確保道德 AI 使用和數據安全性。
治理： 實作控制與責任結構，以監視 AI 道德、數據隱私權和安全性。 建立治理模型，以在整個組織中強制執行負責任的 AI 使用。
建置跨功能小組
AI CoE 需要一組多樣化的技能和專業知識。 指派清楚的角色和責任，以組合跨功能小組：
| 角色 | 責任 | 關鍵交付專案 |
|---|---|---|
| AI CoE 潛在客戶 | 設定 CoE 的戰略方向 | AI 藍圖、AI 計劃的領導階層 |
| AI 策略師 | 讓 AI 策略與商務目標保持一致 | AI 策略檔、優先處理的 AI 專案 |
| 商務分析師 | 將 AI 解決方案整合到商務工作流程 | 商務案例檔、程式改進計劃 |
| 資料科學家 | 開發和測試 AI 模型 | AI 模型、數據深入解析和可採取動作的建議 |
| 資料工程師 | 管理數據管線和基礎結構 | 數據整合計劃，數據品質保證報告 |
| AI 工程師 | 部署和維護 AI 系統 | AI 系統架構、部署排程和維護記錄 |
| 倫理長 | 監視 AI 道德標準和合規性 | AI 道德檢閱程式、風險評估報告 |
| 合規性官員 | 確保 AI 符合法規 | 合規性文件、法規報告 |
| MLOps 專家 | 監督 AI 模型生命週期管理 | AI 模型管線、持續改善程式 |
定義結構和作業
判斷 AI CoE 是以現有 Cloud CoE 的延伸模塊運作，還是以獨立小組的形式運作。 定義工作流程，以確保 AI 專案符合商務目標。
找出策略性機會： 與業務領導者共同作業，以找出 AI 使用案例。 以高商業價值和可行性排定使用案例的優先順序。
建立實作藍圖： 開發 AI 採用的時程表，並指定必要的基礎結構、工具和人員。
啟用專業和公民開發人員： 提供資源、訓練和自助工具。 設定支持系統以進行進行中的學習和疑難解答。
培養 AI 導向的文化： 開發變更管理計劃、鼓勵小組之間的共同作業，以及辨識創新的 AI 導向成果。
實作 AI 治理： 設定架構以監視道德 AI 使用、檢閱模型是否有偏差和透明度，以及定期稽核數據安全性和合規性的稽核系統。
實作、監視及演進
建立 AI CoE 之後，請視需要持續監視效能、調整及調整 AI 計劃：
監視 AI 效能： 追蹤與 AI 計劃相關的 KPI 和商務計量。 使用意見反應迴圈來改善模型精確度。
反覆運算和調整： 根據試驗專案學到的經驗優化 AI 程式，並將成功的解決方案擴充至其他業務單位或區域。
維護合規性和道德： 定期進行稽核，以確保遵守道德標準和法規需求。 視需要更新治理架構。
促進持續學習： 提供持續的訓練計劃，並鼓勵實驗讓員工掌握 AI 進步的最新狀態。
後續步驟
使用 AI 採用檢查清單來判斷下一個步驟應該是什麼。