信任AI决策：构建负责任、高效AI的框架

人工智能正在越来越多地做出对我们的生活、行业乃至未来发展轨迹产生深远影响的关键选择。然而，随着组织在AI上投入巨资，一个关键问题浮出水面：这些快速的决策真的值得信任吗？技术洞察与可操作结果之间常常存在显著的脱节，有42%的数据科学家报告称，他们的模型从未被决策者实际使用，这印证了这一问题。

弥合先进技术与切实成果之间差距的关键在于“决策智能”这一概念。这个强大的框架精心整合了值得信赖的数据、尖端技术、必要的人类判断和严格的治理。其目标是培养不仅迅速，而且明显公平、透明并最终有效的决策。随着AI系统从单纯的内容生成器演变为动态的、主动的合作伙伴——与我们协作、自主做出选择甚至发起行动——确保其决策是智能的、负责任的和可理解的变得至关重要。未来的道路涉及无缝整合AI生态系统的所有组件，赋能组织做出大胆、可靠并能产生实际影响的选择。

构建值得信任的AI决策，有赖于三大基础支柱。首先是数据完整性。任何AI系统的强大程度都与其处理的信息质量密不可分。这要求数据易于访问、准确无误、管理严谨，并能在需要时精确可用。如果对底层数据缺乏基本信任，那么对由此产生的决策的信心就难以建立。

第二个支柱是模型可解释性。虽然性能无疑至关重要，但清晰度同样不可或缺。最有效的AI模型应足够透明，让决策者充分理解其逻辑；足够灵活，以适应不断变化的条件；并与核心业务目标精确对齐。理解AI推荐背后的“为什么”有助于建立信心并促进必要的调整。

最后，可扩展且受监控的部署构成了第三个基本支柱。这通常是许多组织遇到重大障碍的地方：将有前景的AI模型转化为一个一致、可重复的决策过程。这样的过程必须快速、合规且负责。实现这一点需要实时监控、强大的自动化和清晰的治理结构，以确保决策随着时间的推移保持可靠和有效。

将这些元素整合起来需要一种全面的方法。SAS Viya等平台通过提供一个云原生的端到端数据和AI环境来体现这一点，该环境旨在支持整个决策生命周期并简化开发。它通过用户友好的工具显著提高了生产力，这些工具可满足不同团队成员的需求。数据可以高效管理，利用内置自动化、无代码功能和集成治理。用户可以以无与伦比的灵活性进行探索和建模，支持从大量编码到低代码和无代码解决方案等一系列方法。此外，分析可以大规模可靠部署，在整个组织内将洞察付诸实践，同时保持控制和合规性。

The Futurum Group的研究强调了这种集成平台的切实利益。使用SAS Viya的组织报告称，在数据和AI生命周期的每个阶段都实现了显著的生产力提升。例如，数据工程师在使用Viya访问、准备和管理数据时的生产力提高了16倍。数据科学家在构建、优化和验证模型时的生产力提高了3.5倍。同样，管理机器学习操作（MLOps）的工程师在自动化、监控和再训练模型方面的生产力提高了4.5倍。值得注意的是，业务分析师和其他非技术人员可以使用Viya完成86%的数据生命周期任务，这与典型商业环境中的56%和非商业环境中的47%相比，是一个显著的飞跃。

在这个快速发展的人工智能时代，虽然速度无疑能帮助组织跟上步伐，但最终决定谁能真正成功的却是信任。通过精心结合可靠数据、可解释模型、可扩展部署和强大的治理，决策智能将AI从一个仅仅有前景的工具转变为一个不可或缺且值得信赖的战略伙伴。