几十年的普及让初创企业和企业家养成了将人工智能和机器学习结合到几乎所有项目中的习惯。人们使用人工智能和机器学习来提高效率和速度，但你知道，不可靠的人工智能系统可能弊大于利。

随着人工智能的普及，越来越多的机构在追求建模和数据预测，但很少有人正确地使用人工智能。高德纳(Gartner)表示，到2022年，85%的人工智能项目会因为数据、算法或项目管理团队的偏见而产生错误的结果。正如产品需要设计系统和信息传递一样，需要品牌图书，收集数据和建立人工智能模型也需要组件和流程，以确保一致性。

在本文中，我们将讨论人工智能在组织和个人项目中的好处，人工智能不应该出现在每个项目中的原因，以及如何建立可靠的人工智能系统。

在尝试从客户或员工收集或使用任何类型的数据之前，请确保您拥有收集和使用某些数据的权限。如果您没有收集和使用某些数据的权限，请要求客户或员工签署合同，并明确授予您收集或使用其数据的权限。

智能系统的质量取决于用于培训它的数据的质量。为了确保智能系统中的偏见和不平等得到很好的解决，必须确保它们接受所需的各种良好数据的培训。

人工智能和机器学习已经存在了很长时间，几乎所有人都知道这些技术的能力和潜力。

人工智能和机器学习非常有用，但并不适合每一个项目。用机器学习来解决简单的问题就像用电锯切面包一样。有些问题需要简单的编程逻辑，而另一些问题则需要更复杂的解决方案。

如果有一个简单的选择来解决你的问题，选择它，不要浪费时间和精力，建立一个智能系统，可以很容易解决与OOP。

此外，在你开始人工智能项目之前，一定要仔细了解人工智能带来的问题和潜在风险。确保你在这些问题和风险上有所限制，并保持开放的心态。

定义实施人工智能系统的途径：任何试图在新项目或现有项目中建立或实施人工智能系统的组织或个人，都应该首先用人工智能来识别他们想要解决的问题。人工智能被用来解决问题，而不是随意增加项目的审美性质。

要做的第二件事是熟悉人工智能某一特定分支的概念，你必须用这个概念来完成你的工作。当所有这一切完成后，数据收集和保留计划就必须到位。我们已经确定，任何智能系统都只能像用来训练它的数据那样智能，而你的数据收集和保留策略应该是一流的，非常强大的。

最后，无论您正在建立或实施哪个系统，您都应该谨慎小心。系统应该通过数据输入来平衡学习和开发，并解决它必须解决的问题。

处理人工智能的道德问题：由于人工智能的使用受到广泛关注，最实际的方法是采用一套俗称"人工智能道德"的原则。这些道德原则是一套标准化的原则，以确保我们对人工智能的使用是普遍可以接受的，并符合所有有关使用人工智能的隐私法。遵守人工智能伦理也可以使你成为专业的开发人员或组织。

要知道一个好的人工智能系统是什么样子的：因为人工智能的主要目的是使它更容易、更快地工作，一个好的人工智能系统应该满足这样的标准：以令人印象深刻的准确性或精确性来执行复杂的任务，并最终提高任何组织的生产力。简而言之，一个好的人工智能系统可以轻松地完成它指定的任务，并且主要解决它必须解决的问题。

虽然人工智能的能力是惊人的，但如果不适当地使用它，它有时弊大于利，一个平庸的人工智能系统也于事无补。如果它的力量得到适当利用，许多人类无法有效完成的复杂任务可以很容易地通过人工智能系统完成。