卓越中心是“为重点领域提供领导，最佳实践，研究，支持和培训的团队，共享设施或实体”，它们通常在医疗保健中用于关注特定问题或学科。我主张它们也可以在组织中用于人工智能（AI）。



使AI成为专门的卓越中心的强大候选者的原因在于，它在企业中作为关键任务技术的地位正在迅速扩大。公司发现，许多不同业务部门（不仅仅是数据科学或IT）的人员都愿意或已经参与AI。



在某些情况下，人们会带来自己的AI工具和解决方案，但是有必要精心安排这次购买以避免浪费。在其他情况下，人们会独立制定自己的AI和AI预算，因此无法保证存在对AI总支出或部署的责任感。

这些因素共同构成了AI卓越中心的有力论据。这样的中心将包括来自多个业务部门以及数据科学和IT的人员。目标是将努力，想法和预算结合起来，以一种集成且精心安排的AI方法。

以下是构建强大的AI卓越中心的六个技巧：

1.多学科工作人员
许多企业在最终用户部门中都有“公民”科学家。他们还拥有独立的数据科学或IT人员来执行AI工作。卓越中心将把所有这些人聚集到一个单独的合作AI部门中。

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2.标准化的工具和方法
当各个业务部门和IT自行购买AI解决方案和工具时，产生的不利影响之一是这些解决方案和工具之间无法很好地互操作。这将创建难以在整个公司范围内利用的数据的AI孤岛。AI卓越中心的中心任务应该是标准解决方案和工具，以便每个项目都使用统一的方法。

3. AI的IT生命周期方法
人工智能和大数据现在已成为主流和关键任务。纯粹的实验时代已经结束，现在是将AI项目投入有用生产的时候了。

一种好的方法是使用项目生命周期方法从传统IT借用页面。该方法甚至可以成为标准：为应用程序定义，开发，测试，登台以及部署和维护方法。

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当今许多AI项目的一个问题是，它们陷入了开发，测试，再测试的看似无止境的循环中，因此它们从未投入生产。人工智能应用程序要投入生产应有更大的压力，以便这些应用程序可以为公司带来回报。

4. CoE的用户和IT外联策略
由于专注于卓越中心，因此可以很快与其他公司隔离开来。这可以创建一个“筒仓”。为避免这种情况，应指定中心的分析师作为终端业务部门和IT的联络人。中心与公司其他部门之间的持续沟通确保了中心始终在每个人的脑海中，这使其成为公司不可或缺的一部分。

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5.实时出价目标
卓越中心应该进行一些试验，但是最终目标始终是让企业获得回报（RTB）。为此，必须将AI应用程序部署在生产中，以便为运营，收入，产品开发和策略提供可衡量的价值。

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6.每六个月进行一次运营审查
当您设置一个新功能时，肯定会进展顺利，而其他事情则需要进一步调整。最初，应该每六个月对AI卓越中心进行一次审查，以便根据所学知识进行调整。