文化准备：鼓励创新驱动的思维模式有助于团队适应人工智能驱动的工作流程变化。德勤的一项研究表明，91%的公司相信人工智能将提升绩效。
为了满足不断变化的业务需求，AI 模型应通过以下方式实现可扩展性：
云集成：云集成系统提供最大的灵活性，并支持人工智能技术和数据存储需求。
择正确的AI技术栈
选择 AI 模型和平台，例如AI 驱动的电子邮件工单，以自动化支持工作流 捷克共和国电报号码数据 程并提高效率。选择过程应关注以下几点：
AI 模型：根据您的业务需求，可以采用各种模型：
生成式人工智能 (GAI)：GAI 技术可以生成新的文本、图像和音乐，从而提高创意输出并定制结果。
大型语言模型 (LLM) ：支持服务和内容开发通过大型语言模型（尤其是 GPT 和 BERT）获得更好的文本分析和制作。
机器学习框架：机器学习行业提供 TensorFlow 和 PyTorch 平台来有效地开发和使用 AI 模型。
AI 开发平台：Hugging Face 和 Google Vertex AI 通过为企业提供构建、训练和发布模型到生产环境的完整工具来简化 AI 开发。
业务系统需要与人工智能技术顺畅协作，才能实现最佳业务产出。关键方面包括：
兼容性：AI 工具应与 CRM 系统、帮助台和其他业务平台有效集成，以确保运营不间断。
数据流：人工智能模型与其数据源之间的安全快速连接使模型在处理决策支持的新信息时能够更好地运行。