人工智能是一個復雜的過程，通常需要花費數年的時間才能正確完成，這需要大量的時間，資源和金錢投資。設計，開發和實施強大的長期AI解決方案的平均成本可能高達50萬美元，公司需要精確而謹慎地開展自己的AI計劃。您可能需要花費一些時間來查看解決方案在一段時間內的“智能”程度，以及預測結果，確定模式或幫助公司更好地與客戶互動的準確性。

但這不是進行AI開發的唯一方法。相反，公司可以求助于AI設計和開發“沖刺”，以比全面部署更低的成本快速踢出AI輪胎，并幫助他們測試AI水域。由于這是一種更簡單，風險更低且成本更低的初始方法，因此我們可以預期今年會有更多公司使用sprint。

人工智能沖刺是一項短期的概念驗證性人工智能項目，可以幫助公司在1-3周內以某種確定性水平確定人工智能是否可以幫助實現特定的業務目標。它們通常由AI開發人員或供應商實施，并且該解決方案可以作為持續AI開發和參與的基礎。

人工智能沖刺是Google部門Google Ventures在幾年前推出的設計沖刺概念的自然演變。這是一個為期五天的過程，通過與客戶的設計，原型制作和想法測試來創建解決方案。它提供了一個時間密集的視圖，以了解針對業務挑戰的特定解決方案的有效性和實用性。自Google推出以來，許多公司都從設計沖刺概念中獲利，可以在各種行業中創建新產品和服務。

物理學家兼作者馬克·布坎南（Mark Buchanan）表示：“人工智能仍將深刻地改變世界，盡管確切的方式還不清楚。” 在AI發展中采用沖刺策略可以消除恐懼，不確定性和懷疑（FUD）因素，這是更大程度地采用AI的關鍵挑戰。許多業務用戶不僅發現AI的概念極其復雜，而且常常不相信AI的價值。沖刺使他們可以追逐并體驗AI的好處，同時為全面執行設定清晰的路線圖。

創新沖刺過程

以下是典型的創新沖刺應該包括的五個關鍵步驟：

確定業務挑戰。說起來容易做起來難，并且由于不同的決策者可能對關鍵問題有不同的看法，因此就您要解決的問題進行討論并達成共識非常重要。有時，人工智能可能無法解決所確定的特定問題，因此清楚地闡明問題很重要。

進行數據審核。一旦確定了業務挑戰，下一步就要確定您擁有哪些數據可以幫助解決它。數據可以來自不同的來源-CRM系統，公司數據庫或結構化或非結構化格式的文件。數據科學家可以幫助您識別適當的數據，確定您是否有足夠的數據來提供AI算法，并在需要時幫助您使用外部數據集來補充該數據。

建立算法。一旦收集到足夠的數據，數據科學家就會將其輸入原型以驗證其準確性。如果發現表明數據可以解決業務問題，則數據工程師將對數據進行清理，標記和分類;數據科學家將選擇最相關的AI架構并開發算法。

評估結果。AI團隊將在幾天之內確定解決方案預測可靠結果的效果，并做出相應的調整。例如，我們進行了一次AI創新沖刺，以幫助一家主要的健康保險提供商確定客戶流失的原因。通過多次迭代擴展和完善數據集以不斷改善結果，我們能夠開發出一種算法，該算法可以以93%的準確度預測流失的可能性。

可操作該算法。一旦算法證明了自己，解決方案就可以投入使用-通常在幾周之內。但是，由于該解決方案在接收新數據時會不斷學習，因此其準確性將不斷提高。