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今年的大部分时间里，企业向来在回忆过去几年从其企业AI计划中吸收的经验教训，例如，什么是有效的，什么不是有效的，以及如何向前推进其基础架构的现代化并充分利用AI。根据Garner的最新研究报告，从2018年到2020年，企业组织中惟独大约47%的项目处于生产状态。其余的卡在预生产阶段。许多企业仍在尝试使其AI项目投入运营并为业务做出贡献。

上周，我与ModelOp的联合创始人兼首席企业AI架构师Stu Bailey进行了交谈，该公司试图帮助企业实现ModelOps，这是实现企业AI的关键组成部分。Stu在9月主持的一次圆桌会议上迎头赶上，这次圆桌会议吸引了许多行业的领导者以及Eart Brethenoux，Gartner's的副总裁和AI研究的负责人。Erick Brethenouxc介绍了Gartner的企业AI框架，小组成员强调了企业面临的主要挑战。

企业AI跨越不同的部门，并且与新的AI计划一起，通常合并了过去十年中现有的AI或大数据实现。企业AI为CIO提供了一个难得的机会，可以整合来自各个部门的现有数据仓库，数据分析和商业智能应用程序，以发现整个公司的用例，这些用例将严峻影响利润。

每个部门和业务部门将拥有自己独特的AI应用程序和用例，并需要自由使用最合适的工具和技术，而这些工具和技术在AI世界中正在迅速变化。但是在公司一级，需要一种统一的管理和运营方法，这就需要一种集中，规范的建模方法。