以下是从真实世界AI调整的。
我在2006年加入了eBay，2009年，该公司的形状非常糟糕。它的股价在历史悠久，远远超过24美元的历史高;它正在减少削减成本，增长是消极的，市场份额萎缩，技术团队并没有赋予创新。
简而言之，公司处于严重的麻烦。
他们转过身来，很大程度上归功于投资技术。特别是，该公司开始使用技术，数据和AI来推动业务的旅程。我很幸运地加入并建立搜索科学团队，这是杠杆队的最前几个团队之一，以利用机器学习优化买方体验，并在eBay的网站上更轻松地找到所需物品。
我们旨在建立一个可以提高客户体验和推动收入的AI模型，但我们在第一次尝试时我们并没有完美。经常用AI，在他们对之前出了问题。作为企业所有者或决策者，或作为工程师或数据科学家，了解为什么AI模型可能按预期工作，以便您可以更有效地修复它并使用AI。
建立我们的第一款模特
因为我们想开车收入，当我们第一次提出建立我们的AI模型时，我们的团队专注于增加每次会议购买：在一个用户会话中买方购买的平均项目数。
通过考虑到这一目标，我们的AI模型强调了销售额（销售了多少次）在印象上（观看了多少次项目），并且昂贵的物品比昂贵的产品更频繁地销售，排名高于其他项目。
我们尝试了不同的机器学习模型 - 模型来重写买家的查询，模型以生成在排名模型中使用的功能，以及模型排名最终的搜索结果。然后我们跑了一系列A / B测试来评估模型结果，取得了巨大的成功。许多模型证明买方转换增加了。其他团队因这些成功而受到激励，并开始努力每次会议增加购物。
一切都看着玫瑰色。也就是说，在金融团队观察到那些A / B检验胜利的胜利没有转化为增加的收入。
工作模式不一定是有利可图的
我们在某个地方出了问题，我们需要一个快速解决方案。我们在不起单一的时候伤害了公司的收入。
我们深入地进入了不同的查询的搜索结果，发现了一个有趣的现象：经常，我们在顶部排名配件项目。例如，当买家搜查“iPhone”一词时，许多iPhone案例将在结果的顶部排列。虽然这些配件在网站上很受欢迎，但他们并不是用户一直在寻找的东西，因此它创造了我们称之为“配件污染”并导致用户体验不良。
啊哈！我们弄清楚了为什么收入倾向;10美元的iPhone案例代表很多收入比300美元的iPhone更少。我们的模型推荐较便宜的配件应该推荐较高价格的手机。
我们的型号正如我们所建立的那样工作，但我们建立了错误的事情。
选择正确的测量
大部分时间，大部分时间都是关于你选择衡量的东西。
当我们开始旅程时，该技术团队统一不同的目标，以重点升级销售额。这是一个非常以客户为中心的选择，可以说出您唯一的目标是销售更多的目标 - 但这就是卖家和买家想要的，我们最终需要做些什么。
经过多次讨论后，我们开始每次购买量购买的成功。我们的AI模型成功地成功，但创造了糟糕的用户体验，并未提供业务增长。我们需要找到具有不同AI模型的新解决方案，更重要的是，一种测量AI模型成功的新方法。显然，“每次会话购买”在我们的AI模型和我们的团队中创造了错误的动机。
课程显而易见：小心翼翼地挑选正确的测量，因为它会通知您的AI方向。
后来，我们将价格相关的信号纳入模型，固定“配件污染”问题。更重要的是，我们将每次会话购买的测量更改为每次会话的总商品价值（GMV）。通过这些变化，我们不仅仅是一个工作模型，而是一个有利可图的模型。
AI工作，但它是值得的
一旦我们的团队展示了整个公司，机器学习和数据有多强大，更多的团队开始利用AI作为业务增长的强国。这最终对收入产生了巨大影响，并帮助工程师公司的壮观周转。
到2012年，eBay的股价增加了65％，公司已经启用了大约1750亿美元的商业 - 占全球电子商务的19％，占全球零售市场的近2％。
如果eBay没有接受AI，那么该公司可能会在一个非常不同的地方。今天，错过了AI上的船可以完全意味着在你行业中失去竞争优势。
解决ai可以感到压倒性和过度技术，但重要的是要记住这是一个过程。你可能不会在第一次尝试时得到它，但如果你从错误中吸取教训 - 并努力衡量正确的东西 - 你可以建立强大的工具，具有真正的影响。
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Alyssa Rochwerger是一名客户驱动的产品领导者，致力于建立解决真实人类难题的产品。她喜欢将产品带到市场对客户产生积极影响的市场。她的初创企业和大型企业都经过验证，她在从概念到大型投资额的概念上缩放产品的经验。她为机器学习组织举办了众多产品领导力。她担任图8（Appen收购的产品的VP），AI和Appen数据的VP，以及IBM Watson的产品总监。她最近离开了空间来追求她使用技术来改善医疗保健的梦想。目前，她担任加利福尼亚蓝盾的产品总监，在那里她幸福地被大量的数据包围，许多难题，而且只有机会积极影响。她很高兴能够追求提供高质量，经济实惠的医疗保健的使命，这是值得家人和朋友的优质。Alyssa出生并在加利福尼亚州旧金山出生并筹集，并举办了来自三位一体学院的美国学习的BA。当她不盯着数据和技术时，可以找到徒步旅行，烹饪和用餐餐厅的徒步旅行，烹饪和用餐。
威尔逊彭于2018年11月加入Appen，担任首席技术官，负责公司的产品和技术。威尔逊拥有超过19年的软件工程和数据科学经验。在加入Appen之前，Wilson是中国携程的首席数据官，该公司是世界第二大在线旅游社公司，在那里他领导了数据工程师，分析师，数据产品经理和科学家，以提高用户体验并提高运营效率成功。在此之前，他是加利福尼亚州eBay工程高级总监，并在各个领域提供了领导，包括数据服务和解决方案，搜索科学，营销技术和计费系统。他在eBay之前作为IBM的建筑师，为各种客户建立技术解决方案。威尔逊在中国的浙江大学获得了硕士和学士学位。
