大多公司面临的与AI有关的最大挑战之一，是跨平台和系统的数据激增——本地的历史遗留系统与公司日益增长的云计算系统被尴尬地混合在一起。在日常使用时，数据经常会出现诸如格式不匹配导致的无法访问等问题。而这样的问题，也会反过来限制公司在组织内推广AI技术的效果。
一、AI数据库
它们往往会建立起AI数据中台，即运营数据和AI平台，从而可以利用公司的人才、技术和数据生态系统，更好地平衡试验与执行的比例。在研究中也发现，AI成就者相比AI试验者，其实现数据管理治理规模化的可能性要高出33%，而实现数据管理治理规模化，正是建立强大的AI“核心”的第一步。
Aave社区正对“如何分配Aave Grants DAO收到的30万枚OP”提案进行投票:5月4日消息，Aave社区正对“如何分配Aave Grants DAO（AGD）收到的30万枚OP”提案进行温度检查投票，该提案目前支持率为99.97%，并将于5月8日结束。根据该提案，Aave社区去年创建了一个提案并成功收到了30万枚OP代币，作为激励基金OP Stimpack阶段0的一部分。这些代币将用于资助项目，以帮助Aave在Optimism上的发展。该提案旨在澄清收到的OP应如何分配并获得社区支持。
该提案建议分配最多10万枚OP用于当前AGD季度的赠款以及以Optimism为中心的事件和赏金，并将剩余的20万枚OP保留在AGD多签钱包中以用于AGD的未来季度赠款或分配。如果该提案获得此次投票通过，AGD将按照上述方式进行资金分配。不需要AIP或进一步的治理行动。[2023/5/4 14:42:34]
另外，AI核心可以帮助企业做很多有益的事情，比如迅速将AI应用产品化、将AI整合到其他应用中等。那么如何建立AI核心？大多数的AI成就者会在确保数据可靠的情况下，将它们存储在一个单一的企业级云平台上，配以适当的使用、监测和安全策略，来充分发挥内、外部数据的作用。
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二、AI投资
对于AI成就者而言，AI投资之旅没有终点，并不存在所谓“AI峰值”。因为这种认知，AI成就者们会进入一个AI收益的良性循环，即使AI成熟度日渐提升，但随着时间推移，仍然不断投入，从而继续获得更多收益。
声音 | 北京商报：如何把区块链等与金融业务进行融合是关键:8月28日，北京商报发布了题为《持牌机构怎么变：破体制禁锢 走独立之路 》的文章，对央行《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》进行了解读。文章称，在分析人士看来，场景化是金融科技发展的一个重要趋势，因为只有嫁接到具体场景，才能让金融科技更好地服务于实体经济，降低风险发生的可能，而如何把AI、大数据、云计算、区块链等技术与金融业务进行合理而深度的融合是关键。[2019/8/28]
对于AI成就者来说，持续的投资通常会用于提升AI的影响广度，从而将影响最大化；同时，还将进一步尝试各种跨领域AI解决方案，在过程中重新部署资源。例如，某奥地利能源公司近年来在AI驱动的数字孪生技术上投入了大量资金，帮助他们更好地为维也纳市等客户服务——除去带来的其他积极影响外，该技术系统更精准地模拟出了客户对供暖和制冷服务的需求，进而估算出来企业所需要的各种举措的短期成本和长期能源节约。
三、培养AI方面的人才
AI成就者明白，让AI与人类员工无缝合作，是最高效的工作方式。这也是很多AI成就者更倾向于制定积极主动的AI人才战略，以保持在行业趋势前沿的原因。除了以AI为重点的招聘外，AI成就者还经常与专业公司合作或收购专业公司来填补关键职位的人才空缺，如数据或行为科学家、社会科学家和伦理学家。
AI成就者也更有可能对大多数员工进行强制性的AI培训，从产品开发工程师到高管团队都会参与其中。而且，由于他们会更侧重于提升员工AI方面的知识，他们的员工会比其他公司的同行更精通AI相关技能。这些努力使得人类与AI的协作更容易实现规模化，并确保AI渗透到企业肌理当中。
四、打造AI框架
随着企业在越来越多的任务中部署AI，遵守法律、法规和道德规范正成为提升AI成熟度越来越重要的行为。事实上，能够向外展示自己拥有高质量、值得信赖且达到监管要求的AI系统，将使这些走在前列的公司在短期和长期上都获得巨大优势，从而吸引更多新客户，更好留住现有客户，并提升投资者信心。
不靠谱的AI框架，会给企业自身、客户带来许多风险。以常见的算法偏见为例。它是指根据过往偏见数据训练出来的AI也会继承这方面的偏见，所以当你的AI框架中的训练数据不够“公平”，那么AI输出的结果自然也不够准确。
除此之外，还可以通过不同专家的广泛合作来重新设计AI框架，从员工到设计师、数据科学家、合规专业人士和商业分析师等。将员工培训成为AI专家，这对打造可靠AI框架也至关重要。
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